排名奖金
Caltech256 图像分类竞赛
可报名
奖金池 ¥ 20,000
Caltech-256 物品分类数据集由Caltech-101数据集演变而来，该数据集选自Google Image数据集，并手工去除了不符合其类别的图片。在该数据集中共有30,607张图片，256个图片类别，每个类别包括超过80张图片。
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秃头识别趣味新手赛
可报名
奖金池 ¥ 2,000
这是一个有趣的算法竞赛赛题，你可能见过的很多赛题都是对人脸进行分类识别，但是这场比赛却是一场专门对“秃头小宝贝”的分类竞赛。
Bald Classification Dataset（秃头数据集）由 Ashish Jangra 于今年 5 月发布。FlyAI提供的处理后数据集包含9000多张图像，其中训练集和验证集划分比例为7:3；
通过训练秃头数据集，可以快速算出合影、视频、或区域街景中，目标区域中的“含秃率”。也可以在皮肤科、内分泌科、脱发专科门诊，协助医生进行病理性脱发的病程判定。还可以成为植发医院的销售线索工具，无论是在密集人群中发现目标群体，还是对比特定区域之间的目标群体密度，都可以进行尝试。
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北京垃圾分类识别
可报名
奖金池 ¥ 3,000
5月1日起，新版《北京市生活垃圾管理条例》（以下简称新《条例》）正式实施。为配合《条例》的实施，北京市还印发了《北京市生活垃圾分类工作行动方案》以及四个实施办法。
北京的垃圾分类标准与上海并不完全一致，采用可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四大类，分别对应四种不同颜色的垃圾桶，即蓝色、绿色、红色和灰色。
随着垃圾分类处理行业竞争的不断加剧，大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁，国内外优秀的垃圾分类处理企业愈来愈重视对行业市场的分析研究，特别是通过人工智能技术与垃圾分类硬件、软件产品中的应用融合，能够帮助居民更加准确的进行垃圾的准确分类，提升分类效果。
本赛题要求参赛者基于深度学习技术建立准确的垃圾分类模型，利用技术手段改善人居生活环境！
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阅读 17.4k练习比赛
遥感影像场景分类预测
可报名
奖金池 ¥ 0
遥感影像场景分类是遥感影像目标检测和高层语义理解的基础，遥感影像高层语义理解又是空间分析的基础。实际应用中空间分析借助地图与空间信息解决经济、社会、国防等重要领域的技术任务。
例如通过遥感影像进行农作物估产、城市规划、商铺选址、城市热点场所人群分析、空间规划等等。空间分析是解决实际生活中问题的重要手段，而遥感影像场景分类是空间分析的基石。
遥感影像场景分类任务是从多幅遥感影像中区分出具有相似场景特征的图像，并对这些图像进行分类，为每一幅遥感影像赋予场景类别标签。
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CT影像诊断新冠肺炎
可报名
奖金池 ¥ 1,500
自2月12日起，湖北首次将临床诊断病例数纳入新增数据，在《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》(以下简称：《第五版新冠肺炎诊疗方案》）中提到将”疑似病例中具有肺炎影像学特征者“纳入临床诊断病例标准，将“肺部影像学显示炎症明显吸收”重新回归到解除隔离和出院标准中，不难看出影像学在此次新冠肺炎中的诊断中起着至关重要的作用。
人工智能技术在本次的抗疫战争中也发挥着自己的优势，通过深度学习技术，对医学影像进行分类识别，协助诊断专家完成高效率、高准确率的诊断任务。
本赛题是一个图像二分类任务，基于2019年新冠肺炎CT医学影像数据，要求参赛者搭建算法模型，通过CT医学影像诊断患者是否感染新冠肺炎。对医学领域的人工智能技术落地研究有着重要意义。
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Cinic-10图像分类
可报名
奖金池 ¥ 5,000
CINIC-10由CIFAR和ImageNet的图像组成。来自这些的图像不一定是相同的分布，呈现出新的挑战。CINIC-10 中共有 270,000 张图像，将这些图像平均分割为三个子集：训练集、验证集和测试集。
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阅读 18.5k练习比赛
生活垃圾分类
可报名
奖金池 ¥ 3,000
自今年7月1日起，上海市将正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。垃圾分类，看似是微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应大力提倡。
垃圾识别分类数据集中包括class、cardboard、metal、paper、plastic、trash，共6个类别。
生活垃圾由于种类繁多，具体分类缺乏统一标准，大多人在实际操作时会“选择困难”,基于深度学习技术建立准确的分类模型，利用技术手段改善人居环境。
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Intel场景分类挑战赛
可报名
奖金池 ¥ 10,000
此数据集来自英特尔场景分类挑战赛。数据集共包含森林、街道、海景等6个场景，共24335张图片。
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AI医学影像：小儿肺炎患者诊断
可报名
奖金池 ¥ 10,000
胸部X线影像（前-后）选自广州市广州妇女儿童医学中心一至五岁儿科患者。所有胸部X射线成像均作为患者常规临床护理的一部分进行。
有5,863个X射线图像（JPEG）和2个类别（肺炎/正常）。
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1024程序员节—蝴蝶分类开源竞赛
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奖金池 ¥ 3000+专属V100 GPU奖励
细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题，为促进细粒度分类问题研究，本赛题结束后将开源优秀代码。欢迎更多算法科学家积极参与细粒度图像分类研究。
本赛题任务主要是通过对200类蝴蝶建立精准的分类模型。数据集大约有20,223张，涵盖200个物种，116属，23个亚科和5个科的四个不同级别。
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X光片检测患者肺炎
可报名
奖金池 ¥ 3,000
此刻，武汉疫情还在持续，为战斗在疫情一线的所有医护人员祈福、加油！在家关心疫情的同时，可以通过参加算法竞赛提升自己的算法能力和赢取高额奖金
武汉肺炎主要发病情况为新型冠状病毒(2019-nCoV)感染肺部导致人体呼吸衰竭。基于对肺部感染检测的技术研究，可通过人工智能技术对医学影像-X光片进行患病情况检测，有效提升确诊准确率和效率
本赛题主要是对肺部X光片患病结果进行分类，共4个患病类别，数据集划分比例为6:2:2,可使用CSV文件和FlyAI框架两种提交方式参赛。参赛者需要通过优化模型来对肺部X光片进行精确的分类
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5种花分类
可报名
奖金池 ¥ 800
该数据集包含5种不同种类的花的彩色图片，类别包括玫瑰，向日葵，雏菊，蒲公英和郁金香。使用该数据集对5种花进行分类。
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多面体骰子分类
可报名
奖金池 ¥ 2,000
骰子也称色子，为一正多面体，通常作为桌上游戏的小道具。同时骰子也可以用于生成指定范围的随机数。最常见的骰子是六面骰，它是一个正立方体，上面分别有一到六个数，其相对两面数字之和必为七。
本赛题主要对骰子形状进行分类，一共包括四面骰、六面骰、八面骰、十面骰、十二面骰和二十面骰。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.
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阅读 20k实时奖金
你画我猜
可报名
奖金池 ¥ 5,000
为了增强人工智能的趣味性，我们开展了你画我猜这一竞赛。你画我猜数据集中包括了40种生活中常见的类别如飞机、苹果、篮球等。图片信息以json格式存储，在每个json中记录了用户每一笔简笔画对应的横坐标集合和纵坐标集合。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.
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阅读 19.7k实时奖金
图片鉴黄
可报名
奖金池 ¥ 3,000
随着互联网的发展，内容安全成为互联网不得不面临的严峻挑战。互动社区的崛起，网友素质的参差不齐，由于“涉黄”被勒令关闭的网站多如牛毛，因此“鉴黄”也显得尤为重要。虽然各个互联网企业都有专门的人员来做内容审核，但是无法跟上内容发展的速度，人工审核容易出现审核不及时、高成本、主观判断影响结果等问题。因此通过深度学习的人工智能技术来进行图片鉴黄也是迫在眉睫。
在本数据集一共包括5种图片类别，每个类别至少有1000张图像，其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.
由于数据集包含涉黄图片，因此本地调试数据集中只展示正常图片。
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阅读 32k实时奖金
常见物体识别
可报名
奖金池 ¥ 5,000
本赛题整理了生活中常见的80种物体类别，比如冰箱、文具盒、蜡烛、鞭炮等，希望参赛者能够通过深度学习的方法提高物体识别的准确率。其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.
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阅读 23.2k实时奖金
室内场景识别
可报名
奖金池 ¥ 3,000
室内场景识别在计算机视觉领域是一个具有挑战性的问题，大多数适用于室外场景的分类模型在室内领域的表现都比较差，其困难在于尽管某些室内场景可以通过全局空间特征进行较好的描述，但其他一些场景需要通过其具体所包含的对象特征才能对该场景进行较好的描述。因此如何提取图像全局特征和局部特征来进行精确预测是本赛题的难点。
在本数据集一共包括67个室内场景类别，总共15620张图片，每个类别至少有100张图像，其中训练集、验证集和测试集划分比例为6:2:2.
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阅读 23.1k实时奖金
结直肠癌组织纹理分类
可报名
奖金池 ¥ 6,000
结直肠癌（colorectal cancer，CRC）位于常见恶性肿瘤第三位并且死亡率极高，其早期诊断和肿瘤分期对治疗方式的选择有重要意义。近年来，越来越多的研究表明，纹理分析通过分析影像中像素或体素灰度的分布和联系，挖掘其细微结构和变化规律，能够更精确地评估肿瘤异质性、内在侵袭性和治疗抗性。因此纹理分析有助于肿瘤的早期诊断、分期和预后评估。
本赛题主要对结直肠癌的纹理影像进行分类，其中据集包含了5000张结直肠癌纹理的图片，图片大小为150*150的RGB图片。图片共分为8个类别，代表8种不同的纹理。
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阅读 31.5k实时奖金
TensorFlow2.0 人民币面值识别
可报名
奖金池 ¥ 2,000
全网首个TensorFlow 2.0竞赛项目上线！
人民币面值识别是一个简单的图像分类任务，通过建立准确的分类模型识别出人民币面额。
第四套人民币是中国人民银行于1987年4月27日至1997年4月1日发行的一套货币，共有1角、2角、5角、1元、2元、5元、10元、50元、100元9种面额。
TensorFlow 2.0 将专注于简单性和易用性，具有以下更新：
1、使用 Keras 轻松构建模型
2、在任意平台上实现稳健模型部署
3、为研究提供强大的实验工具
4、简化 API 接口，删掉多余的和重复的 API
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阅读 20.7k实时奖金
农作物病虫害检测
可报名
奖金池 ¥ 2,000
病虫害的诊断对于农业生产来说至关重要。本次农作物病虫害识别比赛邀请参赛者设计算法与模型，对图像中的农作物叶子进行病虫害识别。
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阅读 17.3k实时奖金
细胞图像分类-疟疾病诊断
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奖金池 ¥ 3,000
通过检测包含疟疾的图像细胞帮助医生尽早确诊疟疾病患者并及时进行治疗。该数据集包含两个文件：感染/未感染，共有27,588张图片。
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阅读 15.5k实时奖金
表征患者血液样本分析之白细胞分类
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奖金池 ¥ 5,000
基于血液的疾病诊断通常涉及识别表征患者血液样本。检测和分类白细胞的自动化方法具有重要的医学应用。
该数据集包含12,500个血细胞增强图像（JPEG），对于分成4个不同文件夹（根据细胞类型）的4种不同细胞类型中的每一种，大约有3,000个图像。细胞类型是嗜酸性粒细胞，淋巴细胞，单核细胞和中性粒细胞。
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阅读 14.5k实时奖金
7种表情分类
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奖金池 ¥ 1,000
本数据集是一个包含7种表情的图片数据集，表情分别为平静、愤怒、失落、恐惧等。原数据集中表情由10位日本女性学生提供，每个人分别提供若干张不同表情的照片。我们对数据集进行了翻转，明暗变化等数据增强处理，使得数据大小从213增加到了852。
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阅读 18.3k实时奖金
200种鸟类图像分类
可报名
奖金池 ¥ 3,000
Caltech-UCSD Birds 200 (CUB-200) 是一个图像数据集，包含200种鸟类（主要是北美洲）的照片。分类数量：200 图片数量：6,033 标注：边界框，分割，属性
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阅读 23.2k实时奖金
62种交通信号标志识别
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奖金池 ¥ 5,000
BelgiumTSC 是一个图像数据集，包含62种交通信号标志的照片。分类数量：62 图片数量：6,954 标注：种类编号
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阅读 17.5k实时奖金
SLR-手语识别挑战赛
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奖金池 ¥ 5,000
这个数据集为手语识别（Sign Language Recognition)，识别500个类别的手语单词。数据集包含了超过11万的样本，每个样本都包含了25个人体关键点的位置轨迹。
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阅读 25.1k实时奖金
CIFAR100种图片分类练习赛
可报名
奖金池 ¥ 2,000
此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类型，每类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个小类分为20个大类，每张图片包含其所属的小类和大类标签。
经典
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阅读 21.5k实时奖金
101种食物分类预测竞赛
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奖金池 ¥ 5,000
该数据集包含了101个食品类别，其中包含101,000个图像。对于每个类别。注意，训练图像没有清理，因此仍然包含一些噪音。这主要是以强烈的色彩和有时错误的标签形式出现的。所有图像都重新缩放，最大边长为512像素。
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阅读 25.4k实时奖金
MNIST手写数字识别练习赛
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奖金池 ¥ 600
MNIST手写数字数据库具有60,000个训练集和10,000个测试集。它是NIST大集合的子集。数字已经过尺寸标准化，并以固定尺寸的图像为中心。数据集中图像为28*28的二进制图片。它是一个很好的入门计算机视觉的数据集。
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阅读 23.5k实时奖金
CIFAR-10 图片分类预测
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奖金池 ¥ 1,000
CIFAR-10数据集是一组图像，通常用于训练机器学习和计算机视觉算法。它是机器学习研究中使用最广泛的数据集之一。 CIFAR-10数据集包含10个不同类别的60,000个32x32彩色图像。 10个不同的类别代表飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，船和卡车。每个类别有6000张图片，该数据集共有5万张训练图片以及1万张测试图片
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阅读 18.4k实时奖金
动植物图像分类预测
可报名
奖金池 ¥ 1,000
该数据集下包含俩类图像集，动物和植物。这是一个简单的二分类预测练习赛，通过建立模型准确预测动物和植物的图像类别。
Tensorflow
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升级版MNIST手写数字识别练习赛
可报名
奖金池 ¥ 600
Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。
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阅读 15k练习比赛
120种狗狗品种分类赛
可报名
奖金池 ¥ 3,000
Stanford Dogs数据集包含来自世界各地的120种犬种的图像。该数据集是使用ImageNet中的图像和注释构建的，用于细粒度图像分类的任务。它最初被收集用于细粒图像分类，这是一个具有挑战性的问题，因为某些犬种具有接近相同的特征或者颜色。
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阅读 15.2k练习比赛
植物幼苗分类
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奖金池 ¥ 3,000
该数据集包括12种植物物种的幼苗。本次竞赛的任务是根据图片建立预测植物种类的精准模型。
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