新手分
55/100
适合全日制普通高等教育在校学生，且有目标检测与 PaddlePaddle 模型部署经验的人；线上可个人或最多 5 人组队，但代表学校进入线下分区赛的队伍名额有限。尤其适合希望围绕农场场景的 20 类目标识别，完成可运行推理交付物的学生团队。
以下内容来自比赛官方页面。
Official QQ group for competition technical questions
Platform-provided test image path list
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
PaddlePaddle 推理部署
目标检测
F1-score 与 IoU
能够运行基础方案并完成一次有效提交
JSON 结果生成
GPU 推理优化
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
核心难点是同时满足检测精度和端到端速度约束：前处理、推理、后处理合计必须达到 20 FPS，否则直接记 0 分。还需把模型、推理脚本和依赖整理成指定的 submission.zip，在固定 PaddlePaddle、Python 3.10 与 V100 环境中正确生成 result.json。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。