新手分
78/100
适合已有计算机视觉和图像到图像训练基础、愿意使用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本的个人参赛者。尤其适合想练习图像恢复/图像重建模型，以及模型部署与推理效率优化的人。
官方提供了可以直接运行的基线，从它开始通常比从零搭快得多。
Watermark dataset with 1,012,550 training and 5,000 test samples
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。
能够读懂官方赛题与参赛规则
图像到图像模型
图像恢复
JPEG图像读写
模型推理脚本编写
ZIP提交打包
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。
难点不只是去除水印并恢复背景细节，还要兼顾未公开测试集上的泛化效果和实际推理性能。提交的是可自动运行的模型与 predict.py，输出图片必须保持原文件名和尺寸；单张推理耗时达到 1.2 秒时，决赛性能分数为 0。
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。