CSIG圖像圖形技術挑戰賽 CSIG圖像圖形技術挑戰賽是由中國圖象圖形學學會（CSIG）主辦的系列賽事，旨在促進我國圖像圖形技術及相關產業的發展和應用，解決企業面臨的技術難題，擴大企業宣傳，幫助企業吸引更多的優秀人才。 首屆挑戰賽包含三個競賽項目：「基於短視頻的人臉解析」、「胸部X光片多徵象檢測」、「遮擋目標和群目標檢測」，歡迎報名參賽。
競賽項目一：基於短視頻的人臉解析
競賽網站
http://svchallenge.madacode.com/
目的與意義
人臉解析是指將在圖像中捕獲的人臉分割成多個語義上一致的區域，例如眼睛、嘴巴等。作為一種細粒度的語義分割任務，它比尋找人臉輪廓以及人臉關鍵點更具挑戰性。人臉解析對於以人臉為中心的分析非常重要，並且具有許多工業應用，例如虛擬實境、視頻監控、娛樂社交、人臉表情分析等等。
組織方
馬達智數&英偉達
馬達智數 (www.madacode.com北京瑪達科技有限公司)是國內最早、最專業的AI基礎數據服務商之一，建立了規範化的數據採集、處理、標註、驗收、交付的服務流程，擁有自主開發的文本、語音、圖片和視頻標註工具集，以及基於機器學習、深度學習等最新技術的非結構化數據智能處理平臺。特別是在圖片與視頻數據處理與標註領域，擁有領先的技術服務能力，以專業化、高質量、高效率、低成本的綜合優勢，成功地服務於多家國際一線AI技術公司。
英偉達（NVIDIA）是一家人工智慧計算公司，也是全球可編程圖形處理技術領袖企業。公司創立於1993年，總部位於美國加利福尼亞州聖克拉拉市。NVIDIA專注於打造能夠增強個人和專業計算平臺的人機互動體驗的產品。公司的圖形和通信處理器擁有廣泛的市場，已被多種多樣的計算平臺採用。身處圖形、高性能計算、AI的交叉點，NVIDIA不懈創新，成為人工智慧計算力的引領者。
任務設置
組織方提供經過人力手工標記的1000段短視頻的訓練集、200段短視頻的測試集、200段短視頻的驗證集，視頻長度平均為10秒，每1秒標註1幀圖像。要求參數者利用競賽數據，訓練一個人臉解析模型，使得該模型能夠自動根據輸入的短視頻進行人臉解析分割。
參賽要求
個人/團隊不限
時間節點
4月23日-6月8日
獎項設置
冠軍：獎金10000元人民幣
亞軍：獎金6000元人民幣
季軍：獎金4000元人民幣
另外，報名參賽的初創公司可以有機會加入英偉達初創加速計劃（NVIDIA Inception Program），獲得融資服務的機會、英偉達深度學習學院（DLI）的培訓課程、GPU雲資源和技術指導等一系列服務。
王斌
eric.wang@madacode.com
競賽項目二：胸部X光片多徵象檢測
競賽網址
https://xraychallenge.deepwise.com/
目的與意義
胸部X光片的拍攝是一項常規的醫院檢查。近年來湧現了多個大規模具有圖像級別分類標籤的公開數據集，基於X光片的胸部多病種智能診斷系統也得到國內外研究學者的廣泛關注。由於具有病灶級別標註的數據仍然十分有限，目前大多數算法集中於圖片級別的分類，而不是病灶級別的檢測。本次競賽提供高年資醫生病灶級別標註的3500張左右圖片，包括約10種徵象類別，希望吸引國內外研究學者共同參與，探索X光片多徵象檢測算法。
組織方
深睿醫療AI研究院
深睿醫療致力於通過突破性的人工智慧技術及自主研發的核心算法，為國內外醫療服務機構提供人工智慧和網際網路醫療解決方案。深睿醫療雲集人工智慧、網際網路雲計算、醫學影像等多個領域專業人才，公司核心團隊由醫療領域資深從業人員和來自國內外知名院校的博士和高級科研人員組成。
任務設置
任務和通用目標檢測任務基本一致，評測指標擬採用矩形框IOU=0.5時的FROC進行評測，例如計算每一類別徵象的recall@0.05fp/image，recall@0.1fp/image，recall@0.2fp/image的均值，再對所有類別取平均。
初賽將會提供約3000張訓練圖片，以及約200張測試圖片，參賽隊需要提交指定格式的結果。
複賽擬將測試圖片數量擴充至500張。複賽擬保留8支隊伍，需要將代碼提交到組織方提供的伺服器上進行訓練和測試，最終結果需要能夠復現。測試時間擬限定為平均每張圖片不超過1秒。
訓練階段允許附加使用具有圖片級別標籤的公開數據，但不允許使用除競賽數據外的任何具有病灶級別標註的公開或私有數據。
參賽要求
面向全社會開放，集合來自醫療領域的專家和來自高校、科研機構及企業界的人工智慧領域專家。鼓勵跨界組隊，每支隊伍上限5人。
註：大賽主辦方和技術支持單位凡能接觸到競賽數據的人員禁止參賽。深睿醫療研究院擁有最終解釋權。
時間節點
報名截止時間：4月30日
初賽 ：4月23日-5月25日
複賽 ：5月26日-6月8日
獎項設置
冠軍：20000元人民幣
亞軍：10000元人民幣
季軍：5000元人民幣
優勝獎兩名，各3000元人民幣
備註：如果參賽隊伍數量少於20支，冠亞季軍的獎金酌情減少
劉敬禹
liujingyu@deepwise.com
競賽項目三：遮擋目標和群目標檢測
競賽網址
https://house.evaluateai.cn/
目的與意義
在計算機視覺應用尤其是自動駕駛和視覺導航中，遮擋目標檢測和群目標檢測是亟待解決的兩個難題。因此，我們提出了遮擋目標檢測和群目標檢測的挑戰，以促進計算機視覺技術的發展。
組織者
馬惠敏，北京科技大學
研究領域：研究方向為三維圖像認知與仿真，將認知心理學穩定的高層語義先驗引入機器學習，研究複雜環境仿真與目標圖像檢測、認知等科學問題。作為負責人承擔了國家自然科學基金項目，專項重點基金項目，國家重點研發計劃子課題，國際國內企業合作項目20餘項。近年作為通訊作者發表機器視覺與模式識別領域高水平SCI期刊（TPAMI、PR等）和頂級國際會議（CVPR等）論文二十餘篇，在國際計算機視覺算法評測數據集（KITTI）目標檢測國際評測中獲得第一，2016年獲得吳文俊人工智慧科學技術創新獎一等獎，2017年獲得教育部技術發明獎二等獎，並實現了從基礎理論、核心技術到產業的全鏈條的突破性進展。
薛雲志，中科院軟體所
研究領域：研究方向包括人工智慧系統的評估和基準。曾發布用於測試和評估深度學習算法的社區標準，並在相關的國際會議上發表多篇高水平論文。
郭崎，中科院計算所
研究領域：研究方向包括機器學習和計算系統。曾在IEEE / ACM Transactions和國際頂級會議中發表多篇高水平論文。
任務設置
本競賽分為遮擋目標檢測和群目標檢測兩部分，參賽者需利用訓練集中的圖像和標註數據訓練模型，用於檢測測試圖像中指定類別的目標。比賽評分將以參賽者提交結果中指定類別目標位置與實際位置的mAP為依據。
群目標檢測數據集中的數據是利用虛擬仿真技術生成的模擬無人機低空拍攝出的不同氣象條件和不同光照條件下的城市交通群目標圖像。
遮擋目標檢測數據集包含了人、車、船、飛機四個大類，每類數據包含少量多源仿真圖像和大量同源仿真圖像。其中多源仿真圖像指來自於各種遊戲、仿真數據集等場景的遮擋圖像，同源仿真圖像為使用本實驗室仿真平臺生成的遮擋圖像。數據集標註包含了圖像中對應類別的全部物體，被遮擋物體的遮擋面積比例、遮擋關係等信息。
參賽要求
競賽參與者需在報名通道提交報名表，完成報名；訓練集發布後，可自行劃分訓練/驗證集進行檢測模型訓練；測試集發布後，需在指定時間內按照指定格式文件提交目標檢測結果，以取得有效成績。
時間節點
報名開始時間：2020年4月20日
訓練集發布時間：2020年4月20日
測試集發布時間：2020年6月1日
結果提交時間：2020年6月2日-4日
獲獎隊伍公示：2020年6月10日-20日
獎項設置
一等獎一名
二等獎兩名
三等獎三名
獎勵方法：待定
張勝虎
zsh18@mails.tsinghua.edu.cn
報名須知
各參賽隊伍請將隊伍名稱，隊員姓名，單位，是否同意數據保密等信息發送至各賽道聯繫人郵箱即可完成報名參賽。
NCIG 2020
NCIG2020將於6月28日-30日在新疆烏魯木齊市舉辦，會議主題為「圖像圖形智能處理」，邀請了北京大學高文院士、清華大學胡事民教授和依圖科技顏水成博士作大會特邀報告。會議包含2個講習班，4個專題論壇，5個競賽，1個優秀博士論壇，多個展覽，是國內圖像圖形領域專家學者合作交流的平臺。
會議官網
http://ncig2020.csig.org.cn
會議相關快速通道
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