CSIG图像图形技术挑战赛 CSIG图像图形技术挑战赛是由中国图象图形学学会（CSIG）主办的系列赛事，旨在促进我国图像图形技术及相关产业的发展和应用，解决企业面临的技术难题，扩大企业宣传，帮助企业吸引更多的优秀人才。 首届挑战赛包含三个竞赛项目：“基于短视频的人脸解析”、“胸部X光片多征象检测”、“遮挡目标和群目标检测”，欢迎报名参赛。
竞赛项目一：基于短视频的人脸解析
竞赛网站
http://svchallenge.madacode.com/
目的与意义
人脸解析是指将在图像中捕获的人脸分割成多个语义上一致的区域，例如眼睛、嘴巴等。作为一种细粒度的语义分割任务，它比寻找人脸轮廓以及人脸关键点更具挑战性。人脸解析对于以人脸为中心的分析非常重要，并且具有许多工业应用，例如虚拟现实、视频监控、娱乐社交、人脸表情分析等等。
组织方
马达智数&英伟达
马达智数 (www.madacode.com北京玛达科技有限公司)是国内最早、最专业的AI基础数据服务商之一，建立了规范化的数据采集、处理、标注、验收、交付的服务流程，拥有自主开发的文本、语音、图片和视频标注工具集，以及基于机器学习、深度学习等最新技术的非结构化数据智能处理平台。特别是在图片与视频数据处理与标注领域，拥有领先的技术服务能力，以专业化、高质量、高效率、低成本的综合优势，成功地服务于多家国际一线AI技术公司。
英伟达（NVIDIA）是一家人工智能计算公司，也是全球可编程图形处理技术领袖企业。公司创立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。NVIDIA专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。公司的图形和通信处理器拥有广泛的市场，已被多种多样的计算平台采用。身处图形、高性能计算、AI的交叉点，NVIDIA不懈创新，成为人工智能计算力的引领者。
任务设置
组织方提供经过人力手工标记的1000段短视频的训练集、200段短视频的测试集、200段短视频的验证集，视频长度平均为10秒，每1秒标注1帧图像。要求参数者利用竞赛数据，训练一个人脸解析模型，使得该模型能够自动根据输入的短视频进行人脸解析分割。
参赛要求
个人/团队不限
时间节点
4月23日-6月8日
奖项设置
冠军：奖金10000元人民币
亚军：奖金6000元人民币
季军：奖金4000元人民币
另外，报名参赛的初创公司可以有机会加入英伟达初创加速计划（NVIDIA Inception Program），获得融资服务的机会、英伟达深度学习学院（DLI）的培训课程、GPU云资源和技术指导等一系列服务。
王斌
eric.wang@madacode.com
竞赛项目二：胸部X光片多征象检测
竞赛网址
https://xraychallenge.deepwise.com/
目的与意义
胸部X光片的拍摄是一项常规的医院检查。近年来涌现了多个大规模具有图像级别分类标签的公开数据集，基于X光片的胸部多病种智能诊断系统也得到国内外研究学者的广泛关注。由于具有病灶级别标注的数据仍然十分有限，目前大多数算法集中于图片级别的分类，而不是病灶级别的检测。本次竞赛提供高年资医生病灶级别标注的3500张左右图片，包括约10种征象类别，希望吸引国内外研究学者共同参与，探索X光片多征象检测算法。
组织方
深睿医疗AI研究院
深睿医疗致力于通过突破性的人工智能技术及自主研发的核心算法，为国内外医疗服务机构提供人工智能和互联网医疗解决方案。深睿医疗云集人工智能、互联网云计算、医学影像等多个领域专业人才，公司核心团队由医疗领域资深从业人员和来自国内外知名院校的博士和高级科研人员组成。
任务设置
任务和通用目标检测任务基本一致，评测指标拟采用矩形框IOU=0.5时的FROC进行评测，例如计算每一类别征象的recall@0.05fp/image，recall@0.1fp/image，recall@0.2fp/image的均值，再对所有类别取平均。
初赛将会提供约3000张训练图片，以及约200张测试图片，参赛队需要提交指定格式的结果。
复赛拟将测试图片数量扩充至500张。复赛拟保留8支队伍，需要将代码提交到组织方提供的服务器上进行训练和测试，最终结果需要能够复现。测试时间拟限定为平均每张图片不超过1秒。
训练阶段允许附加使用具有图片级别标签的公开数据，但不允许使用除竞赛数据外的任何具有病灶级别标注的公开或私有数据。
参赛要求
面向全社会开放，集合来自医疗领域的专家和来自高校、科研机构及企业界的人工智能领域专家。鼓励跨界组队，每支队伍上限5人。
注：大赛主办方和技术支持单位凡能接触到竞赛数据的人员禁止参赛。深睿医疗研究院拥有最终解释权。
时间节点
报名截止时间：4月30日
初赛 ：4月23日-5月25日
复赛 ：5月26日-6月8日
奖项设置
冠军：20000元人民币
亚军：10000元人民币
季军：5000元人民币
优胜奖两名，各3000元人民币
备注：如果参赛队伍数量少于20支，冠亚季军的奖金酌情减少
刘敬禹
liujingyu@deepwise.com
竞赛项目三：遮挡目标和群目标检测
竞赛网址
https://house.evaluateai.cn/
目的与意义
在计算机视觉应用尤其是自动驾驶和视觉导航中，遮挡目标检测和群目标检测是亟待解决的两个难题。因此，我们提出了遮挡目标检测和群目标检测的挑战，以促进计算机视觉技术的发展。
组织者
马惠敏，北京科技大学
研究领域：研究方向为三维图像认知与仿真，将认知心理学稳定的高层语义先验引入机器学习，研究复杂环境仿真与目标图像检测、认知等科学问题。作为负责人承担了国家自然科学基金项目，专项重点基金项目，国家重点研发计划子课题，国际国内企业合作项目20余项。近年作为通讯作者发表机器视觉与模式识别领域高水平SCI期刊（TPAMI、PR等）和顶级国际会议（CVPR等）论文二十余篇，在国际计算机视觉算法评测数据集（KITTI）目标检测国际评测中获得第一，2016年获得吴文俊人工智能科学技术创新奖一等奖，2017年获得教育部技术发明奖二等奖，并实现了从基础理论、核心技术到产业的全链条的突破性进展。
薛云志，中科院软件所
研究领域：研究方向包括人工智能系统的评估和基准。曾发布用于测试和评估深度学习算法的社区标准，并在相关的国际会议上发表多篇高水平论文。
郭崎，中科院计算所
研究领域：研究方向包括机器学习和计算系统。曾在IEEE / ACM Transactions和国际顶级会议中发表多篇高水平论文。
任务设置
本竞赛分为遮挡目标检测和群目标检测两部分，参赛者需利用训练集中的图像和标注数据训练模型，用于检测测试图像中指定类别的目标。比赛评分将以参赛者提交结果中指定类别目标位置与实际位置的mAP为依据。
群目标检测数据集中的数据是利用虚拟仿真技术生成的模拟无人机低空拍摄出的不同气象条件和不同光照条件下的城市交通群目标图像。
遮挡目标检测数据集包含了人、车、船、飞机四个大类，每类数据包含少量多源仿真图像和大量同源仿真图像。其中多源仿真图像指来自于各种游戏、仿真数据集等场景的遮挡图像，同源仿真图像为使用本实验室仿真平台生成的遮挡图像。数据集标注包含了图像中对应类别的全部物体，被遮挡物体的遮挡面积比例、遮挡关系等信息。
参赛要求
竞赛参与者需在报名通道提交报名表，完成报名；训练集发布后，可自行划分训练/验证集进行检测模型训练；测试集发布后，需在指定时间内按照指定格式文件提交目标检测结果，以取得有效成绩。
时间节点
报名开始时间：2020年4月20日
训练集发布时间：2020年4月20日
测试集发布时间：2020年6月1日
结果提交时间：2020年6月2日-4日
获奖队伍公示：2020年6月10日-20日
奖项设置
一等奖一名
二等奖两名
三等奖三名
奖励方法：待定
张胜虎
zsh18@mails.tsinghua.edu.cn
报名须知
各参赛队伍请将队伍名称，队员姓名，单位，是否同意数据保密等信息发送至各赛道联系人邮箱即可完成报名参赛。
NCIG 2020
NCIG2020将于6月28日-30日在新疆乌鲁木齐市举办，会议主题为“图像图形智能处理”，邀请了北京大学高文院士、清华大学胡事民教授和依图科技颜水成博士作大会特邀报告。会议包含2个讲习班，4个专题论坛，5个竞赛，1个优秀博士论坛，多个展览，是国内图像图形领域专家学者合作交流的平台。
会议官网
http://ncig2020.csig.org.cn
会议相关快速通道
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