新手分
78/100
适合已有 Python 深度学习实践基础、愿意使用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本的计算机视觉学习者，尤其是想练习眼底彩照中的病灶检测与像素级分割的人。个人即可报名，无需特定机构或医学从业背景。
以下内容来自比赛官方页面。
PALM dataset: 800 labeled training and 400 testing fundus images
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
眼底图像处理
语义分割
二值掩码生成
Dice 损失与评估
ZIP 文件提交
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。
难点是同时处理两类病灶的“是否存在”判断和像素级分割：病灶形状复杂，且无病灶时也必须为每张测试图像生成全白掩码。提交还必须严格按 Atrophy、detach 文件夹结构、原图名称及 PNG 格式组织结果。
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。