URPC竞赛项目：水下目标检测
文章来源：未知 发布时间：2019-08-08 10:14 点击量：
竞赛简介：
近年来，随着深度学习理论及算法发展，目标检测算法的精度也有了显著提升。但由于水下复杂的成像环境以及光照条件导致目前水下图像常出现对比度低、纹理失真、光照不均匀等问题，水下目标检测发展缓慢，而且目前还缺乏真实环境下水下大尺度训练数据集。此项竞赛旨在吸引国内多媒体/计算机视觉领域的研究人员，衷心希望学术界和工业界的研究人员踊跃参加，旨在推动人工智能发展以及水下机器人技术进步，促进水下目标感知与检测相关理论、技术及应用的发展，提升相关研究水平。
竞赛描述：
1. 训练：提供水下图像训练集，但不限定训练集；
2. 测试：提供水下图像测试集；
3. 初赛：本次竞赛中所有图像数据均为真实采集的水下图像数据，竞赛结果以精度作为评审依据。参赛方需提交结果，由组织方测试代码并得到最终的处理效果，所有评测结果均在网上及时发布。
4. 复赛：主办方提供机器，参赛队配置代码程序，复现初赛结果，比较算法速度。
竞赛数据（训练数据）：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Ec-1-YiKpGaOcYfirkD2PQ
提取码：ugr9
日程安排：
测试数据集发布时间：2019.8.8
最终结果提交时间：2019.8.15-2018.8.16
竞赛技术组：
组 长 ：黄庆明、宋苏
副 组 长 ：崔军红、卢湖川
委 员 ：王洪玉、申恒涛、白翔、李豪杰、杨铮、姜育刚、耿新、唐金辉、黄华、喻俊志
联系人：
王栋，wdice@dlut.edu.cn
近年来，随着深度学习理论及算法发展，目标检测算法的精度也有了显著提升。但由于水下复杂的成像环境以及光照条件导致目前水下图像常出现对比度低、纹理失真、光照不均匀等问题，水下目标检测发展缓慢，而且目前还缺乏真实环境下水下大尺度训练数据集。此项竞赛旨在吸引国内多媒体/计算机视觉领域的研究人员，衷心希望学术界和工业界的研究人员踊跃参加，旨在推动人工智能发展以及水下机器人技术进步，促进水下目标感知与检测相关理论、技术及应用的发展，提升相关研究水平。
1. 训练：提供水下图像训练集，但不限定训练集；
2. 测试：提供水下图像测试集；
3. 初赛：本次竞赛中所有图像数据均为真实采集的水下图像数据，竞赛结果以精度作为评审依据。参赛方需提交结果，由组织方测试代码并得到最终的处理效果，所有评测结果均在网上及时发布。
4. 复赛：主办方提供机器，参赛队配置代码程序，复现初赛结果，比较算法速度。
竞赛数据（训练数据）：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Ec-1-YiKpGaOcYfirkD2PQ
提取码：ugr9
日程安排：
测试数据集发布时间：2019.8.8
最终结果提交时间：2019.8.15-2018.8.16
竞赛技术组：
组 长 ：黄庆明、宋苏
副 组 长 ：崔军红、卢湖川
委 员 ：王洪玉、申恒涛、白翔、李豪杰、杨铮、姜育刚、耿新、唐金辉、黄华、喻俊志
联系人：
王栋，wdice@dlut.edu.cn
