一、赛题背景

本赛项属于作品提交冲榜赛。
计算机视觉在AI领域中应用广泛，比如自动驾驶、视觉导航、目标识别等，无一不关系到计算机视觉，而目标检测是计算机视觉中最常用的落地项目之一，目标检测对计算机视觉的重要性则不言而喻，而目标检测需要用到的巨大算力是目前目标检测项目落地发展的主要阻碍之一，小型目标检测模型的发展是目标检测研究项目的新的方向，故本次人工智能应用赛的赛题为微小型图像目标检测模型挑战。

二、时间安排

报名时间：即日起－2023年11月8日
初赛时间：2023年11月8日－2023年11月22日
晋级决赛公示：2023年11月28日15:00
决赛时间：2023年12月5日－2023年12月11日
决赛公示：2023年12月19日
说明：比赛获奖公示后3个工作日内，接受异议、申诉和违规举报。

三、奖项设置

区域赛各赛项各科目成绩根据各区域考生成绩分别排名，分设一等奖、二等奖、三等奖各若干项，如下：
一等奖：不超过报名数的10%，颁发电子荣誉证书；
二等奖：不超过报名数的20%，颁发电子荣誉证书；
三等奖：不超过报名数的30%，颁发电子荣誉证书。
各区域一、二等奖获奖选手将晋级决赛。决赛设特等奖、一等奖、二等奖和三等奖各若干项，分别如下：
特等奖：本研组和高职组各2队，颁发奖金1000元/队+荣誉证书+指导老师证书；
一等奖：不超过晋级数的10%，颁发荣誉证书+指导老师证书；
二等奖：不超过晋级数的20%，颁发荣誉证书+指导老师证书；
三等奖：不超过晋级数的30%，颁发荣誉证书+指导老师证书。

四、参赛规则

1.参赛对象
大赛的参赛对象是高校所有专业在校生，本研组（本科、研究生）和高职组（高职、高专）分别评奖。
2.参赛费用
人工智能挑战赛为团队赛，参赛者需缴纳报名、考试及评审费用共180元/队。费用用于获奖奖金、大赛系统开发、专家评审、获奖证书采购、寄送等。
3.参赛组队
参赛学生自行在大赛官网进行报名，缴费考生默认为队长，每支参赛队伍限1-3名队员（含1名队长），队员信息由队长在官网填写，队员无需重复缴费。参赛队伍可设1名指导老师。各高校参赛队数不限，允许跨校组队。

五、赛题和数据

1.任务描述
（1）赛题描述
本次赛题将给予一批随机目标图片，选手需要将这些图片中的目标进行检测目标位置并识别目标类别。
（2）数据使用规则
本赛题允许使用外部数据。
2.数据集描述
本次挑战赛提供少量训练集（训练集1500张图片、测试集500张图片），会在数据开放下载后陆续公布，总体为低资源的竞赛任务。数据集包含训练集和测试集，训练集用于选手的模型训练，测试集存在服务器后台，用于最终结果的评测提交，不提供给选手。
格式如下：
训练集包含：1.图片文件;2.描述图片目标位置和类别文件。
测试集包含：1.图片文件。
决赛时将提供新的测试集。
3.提交规则
参赛选择在本地训练完成模型后，再利用赛事平台提交模型文件，赛事平台将自动对测试集进行测试并根据评价指标自动计算模型分数。
4.评测环境

设备类型	软件类别	软件名称、版本号
服务器集群	操作系统	Ubuntu 18.06
	人工智能框架	Python 3.8
		PyTorch 1.8
		OpenCV 4
开发客户端	PC操作系统	Ubuntu 18.04 64 位
	浏览器	Chrome最新版

六、成绩评定

1.评定准则
主办方将对参赛队伍产生的测试结果与比赛主办方公布的标准结果进行一致性评估，最终得到各参赛队伍初赛作品的评测结果。
2.评价指标
评价指标分为本研组、高职组，使用不同的评价指标分别计算成绩，其中：
本研组：
比赛最终测试成绩使用平均精确率均值 mAP、模型大小 ModelSize(MByte)、浮点运算数量 Flops(GOPS/frame)、检测图片速度 Speed(ms/image)，4 个指标共同作为此次本硕组比赛指标。
高职组：
比赛最终测试成绩使用类型预测的准确值（accuracy）以及预测框与标准框覆盖率（IOU），2个指标共同作为此次高职组比赛指标。
参赛队伍请自行使用官网上的测评程序对测试数据集的输出结果进行评估，如参赛队伍产生的校对结果文件未能与官网上的评估程序相兼容，则需自行对结果格式进行调整和修改。
注：本平台不提供训练服务器，仅提供赛题信息与上传训练后模型的接口。

七、联系信息

信息发布地址： http://www.ncccu.org.cn/index/Paper/case1.html