飞桨学习赛：钢铁缺陷检测挑战赛

Who this competition fits

适合已有计算机视觉目标检测基础、愿意使用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本训练端到端模型的个人参赛者。你需要能处理钢铁表面灰度图像，并输出缺陷类别、边界框坐标和置信度。

What this competition gives you

Taken from the competition's official page.

• BaselinePaddleDetection baseline for steel defect detection
• TutorialAI Studio background-task execution tutorial
• DataNEU surface defect dataset with six defect types and location labels

From registration to a first submission

1. 01

   PaddlePaddle 2.0+

2. 02

   目标检测模型

3. 03

   边界框标注与坐标

4. 04

   图像缺陷分类

5. 05

   CSV结果文件生成

6. 06

   mAP与IoU评估

Before you commit: 难点在于同时做好缺陷定位和六类缺陷分类：同类缺陷的形态、方向和灰度会变化，而不同类别之间也需要区分。提交还必须生成严格格式的 submission.csv，且每个检测框都要单独成行。