計(jì)算機(jī)視覺比賽可以分為多個(gè)任務(wù)，包括分類任務(wù)、分割任務(wù)、目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)等，是kaggle比賽的重要方向之一，占比非常大。對(duì)于CV領(lǐng)域的同學(xué)來說，多打打這類的比賽能快速有效地幫助自己學(xué)習(xí)和運(yùn)用所學(xué)知識(shí)。

為了方便同學(xué)們學(xué)習(xí)，學(xué)姐整理了今年kaggle比賽中的計(jì)算機(jī)視覺方向的比賽，每場(chǎng)比賽的金牌方案也貼上了！

鑒于有些同學(xué)登錄github有些困難，學(xué)姐已經(jīng)幫大家打包好了這些金牌方案的baseline開源代碼??????

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1.kaggle-RSNA 腹部外傷檢測(cè)挑戰(zhàn)賽

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-2023-abdominal-trauma-detection

比賽背景：腹部鈍力創(chuàng)傷是最常見的創(chuàng)傷性損傷類型之一，最常見的原因是機(jī)動(dòng)車事故。腹部創(chuàng)傷可能導(dǎo)致內(nèi)臟器官損傷和內(nèi)出血，包括肝臟、脾臟、腎臟和腸道。損傷的檢測(cè)和分類是有效治療和良好結(jié)果的關(guān)鍵。很大一部分腹部創(chuàng)傷患者需要緊急手術(shù)。腹部創(chuàng)傷通常不能通過體格檢查、患者癥狀或?qū)嶒?yàn)室檢查進(jìn)行臨床診斷。

因此，使用醫(yī)學(xué)成像及時(shí)診斷腹部創(chuàng)傷對(duì)患者護(hù)理至關(guān)重要。協(xié)助和加快腹部創(chuàng)傷診斷的人工智能工具有可能在緊急情況下大幅改善患者護(hù)理和健康結(jié)果。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：使用來自每種傷害類型的樣本加權(quán)對(duì)數(shù)損失的平均值和由度量生成的any iniury預(yù)測(cè)來評(píng)估提交。

比賽時(shí)間：2023.7-2023.10

金牌方案：

競(jìng)賽尚未結(jié)束，10月13日最終提交截止，同學(xué)們注意時(shí)間啦！

2.kaggle-飛機(jī)凝結(jié)軌跡識(shí)別大賽（語義分割）

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming

比賽背景：Contrails 是“凝結(jié)軌跡”的縮寫，是在飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)排氣中形成的線狀冰晶云，由飛機(jī)飛過大氣中的超潮濕區(qū)域時(shí)產(chǎn)生。持續(xù)的尾跡對(duì)全球變暖的貢獻(xiàn)與它們?yōu)轱w行所燃燒的燃料一樣多。

凝結(jié)尾跡占人類造成的全球變暖的大約 1%，使用衛(wèi)星圖像的目的是確認(rèn)已有的模型的預(yù)測(cè)效果。凝結(jié)尾跡是飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)排氣中形成的冰晶云。它們可以通過在大氣中吸收熱量來促進(jìn)全球變暖。研究人員已經(jīng)開發(fā)出模型來預(yù)測(cè)凝結(jié)尾跡何時(shí)形成以及它們將導(dǎo)致多少變暖。但是，他們需要使用衛(wèi)星圖像來驗(yàn)證這些模型。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：為了減小提交文件的大小，我們的指標(biāo)對(duì)像素值使用游程編碼。評(píng)價(jià)指標(biāo)為Dice coefficient：

比賽時(shí)間：2023.5-2023.8

金牌方案：

第一名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/430618

第二名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/430491

第三名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/430685

第四名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/432998

第五名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/430549

第六名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/430581

第七名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/430691

第八名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/430543

第九名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/430479

第十一名：https://www.kaggle.com/competitions/google-research-identify-contrails-reduce-global-warming/discussion/432690

3.kaggle-HuBMAP腎臟血管分割大賽（圖像分割）

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature

比賽背景：確定身體內(nèi)全部 37 萬億個(gè)細(xì)胞的功能和關(guān)系是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

目前繪制細(xì)胞圖的努力涉及血管系統(tǒng)共同坐標(biāo)框架 (VCCF)，它使用人體中的血管系統(tǒng)作為主要導(dǎo)航系統(tǒng)。如果我們可以自動(dòng)分割微脈管系統(tǒng)的排列，研究人員就可以使用真實(shí)世界的組織數(shù)據(jù)來開始填補(bǔ)這些空白并繪制出脈管系統(tǒng)。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：通過計(jì)算置信度分?jǐn)?shù)的平均精度來評(píng)估提交。

比賽時(shí)間：2023.5-2023.7

金牌方案：

第一名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/429060

第二名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/429240

第三名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/430242

第四名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/428994

第五名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/429873

第七名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/428295

第八名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/429352

第九名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/428447

第十名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/428301

第十二名：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-hacking-the-human-vasculature/discussion/428319

4.kaggle-2023圖像匹配挑戰(zhàn)賽（三維重建）

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023

比賽背景：本次比賽的目標(biāo)是重建精確的3D地圖。去年的圖像匹配挑戰(zhàn)賽側(cè)重于雙視圖匹配。今年將更進(jìn)一步：參賽者的任務(wù)將從許多不同的視圖重建3D場(chǎng)景。

參賽者將從各種嘈雜的數(shù)據(jù)源（例如用戶上傳到Google地圖等服務(wù)的圖像）中解鎖地圖世界的關(guān)鍵。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：提交的內(nèi)容根據(jù)估計(jì)姿勢(shì)的平均準(zhǔn)確度 (mAA) 進(jìn)行評(píng)估。給定一組相機(jī)，由它們的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量參數(shù)化。

比賽時(shí)間：2023.4-2023.6

金牌方案：

第一名：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023/discussion/417407

第二名：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023/discussion/416873

第三名：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023/discussion/416918

第四名：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023/discussion/416816

第五名：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023/discussion/417045

第七名：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023/discussion/427143

第九名：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023/discussion/416842

5.kaggle-圖書墨水檢測(cè)大賽（語義分割）

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection

比賽背景：赫庫蘭尼姆卷軸中使用的墨水在X射線掃描中不容易顯示出來。但我們發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以檢測(cè)到它。幸運(yùn)的是，我們有地面實(shí)況數(shù)據(jù)。自從近300年前發(fā)現(xiàn)赫庫蘭尼姆Papyri以來，人們一直試圖打開它們，結(jié)果往往是災(zāi)難性的。許多卷軸在這個(gè)過程中被摧毀，但在一些破碎的碎片上可以看到墨水，尤其是在紅外光下。利用人工智能賦能古跡保護(hù)是必要的。

在本次比賽中，參賽者的任務(wù)是檢測(cè)3D X射線掃描中的墨水并讀取內(nèi)容。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：使用修改后的索倫森-骰子系數(shù)評(píng)估輸出圖像與參考圖像的匹配程度，不使用 F1 分?jǐn)?shù)，而是使用 F0.5 分?jǐn)?shù)。F0.5 分?jǐn)?shù)由下式給出：

比賽時(shí)間：2023.3-2023.6

金牌方案：

第一名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417496

第二名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417255

第三名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417536

第四名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417779

第五名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417642

第六名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417274

第七名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417430

第八名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417383

第九名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417361

第十名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/417363

第十二名：https://www.kaggle.com/competitions/vesuvius-challenge-ink-detection/discussion/418921

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6.kaggle-Google手語識(shí)別大賽（圖像分類）

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs

比賽背景：在美國(guó)，每天有33名嬰兒出生時(shí)患有永久性聽力損失。如果沒有美國(guó)手語，失聰嬰兒有患語言剝奪綜合征的風(fēng)險(xiǎn)。

PopSign是一款智能手機(jī)游戲應(yīng)用程序，使學(xué)習(xí)美國(guó)手語變得有趣、互動(dòng)且易于訪問。玩家將手語標(biāo)志的視頻與包含書面英語單詞的氣泡進(jìn)行匹配，以彈出它們。通過為PopSign訓(xùn)練手語識(shí)別器，參賽者可以幫助游戲更具互動(dòng)性，并提高想要學(xué)習(xí)手語與親人交流的玩家的學(xué)習(xí)能力和信心。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：本次比賽的評(píng)估指標(biāo)是簡(jiǎn)單的分類準(zhǔn)確性。

比賽時(shí)間：2023.2-2023.5

金牌方案：

第一名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406684

第二名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406306

第三名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406568

第四名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406673

第五名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406491

第六名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406537

第八名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406411

第九名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406343

第十名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406434

第十一名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406657

第十二名：https://www.kaggle.com/competitions/asl-signs/discussion/406300

7.kaggle-NFL玩家接觸檢測(cè)大賽（圖像分類）

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/nfl-player-contact-detection

比賽背景：國(guó)家橄欖球聯(lián)盟是美國(guó)最受歡迎的體育聯(lián)盟。NFL成立于1920年，為成功的現(xiàn)代體育聯(lián)盟開發(fā)了模型，并致力于推動(dòng)運(yùn)動(dòng)相關(guān)損傷的診斷，預(yù)防和治療的進(jìn)展。本次比賽是數(shù)字運(yùn)動(dòng)員的一部分，數(shù)字運(yùn)動(dòng)員是 NFL 和 AWS 之間的共同努力，旨在構(gòu)建 NFL 球員體驗(yàn)的虛擬 360 度表示。數(shù)字運(yùn)動(dòng)員希望準(zhǔn)確地了解他們?cè)谧罴驯憩F(xiàn)的同時(shí)預(yù)防和從傷病中恢復(fù)時(shí)需要什么。健康和安全工作包括支持獨(dú)立的醫(yī)學(xué)研究和工程進(jìn)步，以及致力于更好地保護(hù)玩家并使游戲更安全，包括增強(qiáng)醫(yī)療協(xié)議和改進(jìn)游戲的教學(xué)和玩法。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：提交內(nèi)容根據(jù)預(yù)測(cè)事件和實(shí)際接觸事件之間的馬修斯相關(guān)系數(shù)進(jìn)行評(píng)估。

比賽時(shí)間：2022.12-2023.3

金牌方案：

第一名：https://www.kaggle.com/competitions/nfl-player-contact-detection/discussion/391635

第二名：https://www.kaggle.com/competitions/nfl-player-contact-detection/discussion/391740

第三名：https://www.kaggle.com/competitions/nfl-player-contact-detection/discussion/392182

第四名：https://www.kaggle.com/competitions/nfl-player-contact-detection/discussion/391761

第五名：https://www.kaggle.com/competitions/nfl-player-contact-detection/discussion/392290

第九名：https://www.kaggle.com/competitions/nfl-player-contact-detection/discussion/392402

8.kaggle-RSNA乳腺癌檢測(cè)大賽（圖像分類）

比賽鏈接：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection

比賽背景：目前，乳腺癌的早期檢測(cè)需要訓(xùn)練有素的人類觀察者的專業(yè)知識(shí)，這使得篩查乳房X光檢查項(xiàng)目的成本很高。一些國(guó)家迫在眉睫的放射科醫(yī)生短缺可能會(huì)使這個(gè)問題惡化。乳房 X 線攝影篩查也會(huì)導(dǎo)致假陽性結(jié)果的高發(fā)生率。這可能導(dǎo)致不必要的焦慮、不方便的隨訪護(hù)理、額外的影像學(xué)檢查，有時(shí)還需要組織取樣（通常是穿刺活檢）。

參賽者在本次比賽中的努力有助于將早期檢測(cè)的好處擴(kuò)展到更廣泛的人群。擴(kuò)大可及性可以進(jìn)一步降低全球乳腺癌死亡率。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：提交使用概率 F1 分?jǐn)?shù) （pF1） 進(jìn)行評(píng)估。傳統(tǒng) F 分?jǐn)?shù)的這種擴(kuò)展接受概率而不是二元分類。

比賽時(shí)間：2022.11-2023.4

金牌方案：

第一名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/392449

第二名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/391676

第三名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/391725

第四名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/391208

第五名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/391979

第六名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/390974

第七名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/391125

第八名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/391041

第九名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/390966

第十名：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-breast-cancer-detection/discussion/391378

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