新手分
78/100
适合已有计算机视觉与2D医学图像经验、想用飞桨完成眼底图像关键点定位的个人开发者。参赛者需要能够用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本训练端到端深度学习模型，并提交预测结果和原始代码。
以下内容来自比赛官方页面。
200 paired fundus and OCT images, with 100 training and 100 test pairs
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
2D眼底图像处理
关键点坐标回归
小样本深度学习
图像数据增强
能够运行基础方案并完成一次有效提交
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。
训练数据规模很小，页面明确说明仅有100个训练样本，因此需要在有限标注下训练出稳定的坐标定位模型。模型还要区分“中央凹不可见”这一情况，并输出指定的(0, 0)坐标，而不只是对可见目标做常规回归。
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。