# FWB

**Repository Path**: mxh-spiger/fwb

## Basic Information

- **Project Name**: FWB
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-01-16
- **Last Updated**: 2026-02-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# FWB-编译器赛道 赛事公告

## 一、赛事说明

本赛题要求大家使用ICRAFT部署工具进行特定领域的模型或AI解决方案进行部署与优化，根据对产品的使用深度与最终部署后的效果进行排名。

### **1** 赛题要求

1.1 **方向规定**

​	可以部署某个模型，或者解决某个实际问题的整体ai方案

1.1.1 **参考方向：**

- 长时/遮挡目标跟踪

- 轻量化图像增强（去模糊，纹理增强，超分等）

- 多传感端（融合）检测/跟踪

- 综合视觉模型：检测/分割/跟踪一切等、多种视觉任务

- 多模态：单纯语音/图像转文本、多模态头

- llm大模型

- 自动驾驶相关算法

- 强化学习&决策算法

- 通讯类算法

1.1.2 **其他说明**

1） 如果擅长的领域不在上述方向中，也可自行选择，但若选择的模型没有我们模型库中同类模型效果好，会影响评分。已有模型list：https://gitee.com/mxh-spiger/modelzoo/blob/modelzoo_v3.7.1/index.md

2） 由于当前比赛决赛阶段基于我司边缘端AI芯片，部分对运行效率有要求的领域的模型或整个方案，耗时是重点考察项，因此部署一些实用的轻量化算法会提高评分。

1.2 **部署环节与考察点**

1~4步为初赛阶段；5~6步为决赛阶段；

1. 算法/方案选择（根据选择部署的模型或方案是否实用、效果如何、有自己的创新点评分）

2. 模型导出（导出**不包含前后处理**的静态图模型，支持torchscript，onnx 2种格式），并验证导出模型与原模型一致性

3. 使用icraft将模型转化成imodel（过程中可以先用icraft提供的python api进行编译环节仿真验证。最终模型转换成功，且有量化调优工作加分）

4. 使用c++实现算法的前后处理或某些中间环节，并与源工程精度对齐；（若第三步编译遇到问题，此环节可用libtorch&onnxruntime等c++推理库进行模型部分推理，实现精度对齐，并对前后处理有代码性能优化；有设计fpga模块进行部署环节加速者加分）

5. 上板测试模型npu耗时（根据模型耗时与部署后精度综合打分）
6. 上板性能优化（决赛；根据性能优化方案设计与效果打分）

1.3 **重要赛制说明：**

本赛题依赖ICRAFT编译器以及硬件板卡，边缘端AI加速芯片需要在灵活性、性能、功耗之间做平衡，因此对算子的支持并未完全覆盖AI框架的算子库。部署过程中可能存在算子不支持或其他问题导致无法部署下去而更换模型或方案等情况。本赛题额外设置了贡献度积分榜，将过程中的产出量化成分数，最终根据累积得分排名给予奖励。



### **2** **评分标准**

**2.1** **初赛**

1. 积分制与突围制并存：
   - 积分奖：初赛结束后会根据大家的贡献度积分排名评出优胜奖
   - 决赛名额：选择10组队伍参加决赛上板部署环节。硬性条件是必须有一套以上通过编译的方案。每支队伍决赛可以上板测试多套方案，但最终只能选一个最好的方案参与决赛评比

2.  初审：初赛第一个月，不会获得编译器算子扩充需求或debug的支持，可以评估多套算法方案并列表汇报每个方案的情况与遇到的问题。1个月后进行初审，对通过初审的方案进行支持（可能数量不多，因此也建议通过算法微调重训等手段绕过）。方案中不存在编译问题的队伍无需参与初审。

3.  初赛阶段的多套算法部署允许流程走不完，根据每项完成数量与质量累积分数。每套方案无论走到哪个环节，请按相关规范进行文件组织与说明，未完成部分空白即可。若尝试部署了多套方案，初赛要上传全部方案文件，还需上传一份完成情况汇总表格。

**评分细则：**

| 序号 | 内容                          | 标准                                                         | 分值 |
| ---- | ----------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ---- |
| 1    | 算法方案选择/设计与部署评估   | 1. 根据模型或方案本身的性能与实用性、是否有原创设计或创新情况、硬件友好性评分；2. 根据模型或方案的硬件资源分配划分（npu，cpu，fpga）的合理性与整体环节耗时与优化预估情况评分；3.本项会作为权重影响后续得分 | 0~10 |
| 2    | 算法微调&模型导出             | 分离前后处理或方案中不利于在npu上计算的环节后导出模型，并验证一致性；根据导出难度、导出的静态模型性能一致性评分。 | 0~20 |
| 3    | 前后处理或中间环节c++工程迁移 | 将python版的前后处理或中间需要cpu处理的环节剥离出来，并用c++实现。根据移植功能难易程度以及c++代码性能优化程度评分。 | 0~20 |
| 4    | ICRAFT编译通过，精度调优      | 通过模型编译。并使用ICRAFT pyrt① or crt② api实现仿真精度测试工程；根据仿真精度情况评分 | 0~20 |
| 5    | 对ICRAFT提出有效建议或bug     | 根据具体情况每条得分                                         | 2    |

注：①pyrt：icraft提供的对转化模型进行仿真或上板推理的python runtime api

​	    ②crt：icraft提供的对转化模型进行仿真或上板推理的c++ runtime api

**2.2** **决赛**

决赛会结合初赛该方案的

| 序号 | 内容                                                         | 标准                                                         | 分值 |
| ---- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ---- |
| 1    | 上板测试模型推理耗时，进行基本耗时调优；平衡耗时与混合精度策略； | 完成上板耗时测试获得基础分，使用icraft提供的内存复用，网络衔接等运行时优化功能进行基础优化工作加分，有平衡耗时与混合精度策略相关工作加分 | 0~50 |
| 2    | 完成完整的算法流程移植，并对各环节进行耗时分析与效率优化，或开发fpga模块进行优化。 | 根据方案设计、工作量与效果打分                               | 0~50 |



### **3** **赛事安排**

**3.1 参赛队伍要求**

每支参赛队伍控制在5人以内。

 **3.2 赛事流程**

| **阶段** | 时间节点      | 审核内容                                                     |
| -------- | ------------- | ------------------------------------------------------------ |
| 初赛     | 约1个月，初审 | 部署方案初审，包括：方案规划，模型部署评估，部署遇到问题汇总。确定哪些遇到编译问题的方案可以得到编译器扩充或debug支持。 |
|          | 约2个月，二审 | 各队伍提交工程与报告，结算初赛积分榜，角逐进入决赛的名额。有1个以上方案通过icraft编译且结果正确才有资格进入决赛。 |
| 决赛     | 约1个月，终审 | 使用编译过的模型进行上板部署、耗时测试、整体优化。           |
| 答辩     |               | 决赛答辩，确定名次与奖项                                     |

 

## 二、相关规范

1. 文件上传形式：

   - 途径：阿里云盘
   - 形式：对压缩包加密；分享的链接公开
     - 命名规则：身份编号-时间戳-模型或方案名
     - 密码：分配的密码（提交bug时需在issue中粘贴文件链接，为了比赛的公平，可加密；直接以邮件形式提交比赛比赛成果时不加密）
     - 只要是发给我们的文件不管完成到任何阶段，组织形式请遵守本仓库的《文件整理规范.md》，说明请遵守《比赛报告模板.md》
2. bug上报方式：

   请在本仓库issue表单按要求提出bug，并附带复现所需模型文件，文件整理规范同样需要按照《文件整理规范.md》，《比赛报告模板.md》



## 三、各比赛节点对应文件提交说明

1. 随时可提交项

   - 遇到bug或提出建议，可随时在本仓库issue提出，但提出bug必须附带文件
   - 已部署完成的方案
   - 部署到中途放弃的方案

2. 初审节点

   - 方案中存在少量不支持或bug等，希望编译器能够通过升级解决的方案可以参与初审。

   - 按照《文件整理规范.md》，《比赛报告模板.md》整理好文件上传到阿里云盘，生成分享链接
   - 将你希望解决问题的方案信息汇总到表格中，表格模板参考本仓库《fwbxxxx.xlsx》文件名改成队伍身份编号，邮件发给我们。

3. 二审节点

   - 全部方案文件整理好上传到阿里云盘生成分享链接
   - 将各方案信息汇总到表格中，表格模板参考本仓库《fwbxxxx.xlsx》文件名改成队伍身份编号，邮件发给我们。

4. 终审节点

   - 在之前的基础上，将最终参与决赛评比的方案文件与报告补充决赛内容后上传，更新汇总表格信息（只需要放参与评比的方案），邮件发给我们
   - 本赛题最终答辩可结合方案的readme说明，有模板之外想表达的内容可在报告中自行添加。

5. 比赛之后

   - 会将优秀的部署方案加入我们的开源仓库中，同时队伍可以编写该方案的宣传文案加入我们的公众号中，方案与文案都将以您队伍名义公布。

## 四、积分榜

| 队伍编号 | 队伍名 | 积分 |
| -------- | ------ | ---- |
|          |        |      |
|          |        |      |
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