新手分
78/100
适合已有深度学习图像分类基础、想用 PaddlePaddle 完成医学眼底彩照二分类的个人参赛者。参赛者需要能处理带标签的眼底图像，并在 AI Studio 上训练端到端模型；比赛仅支持个人参赛。
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。
800 labelled fundus images for training and 400 labelled test 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
眼底彩照图像分类
卷积神经网络
二分类概率预测
CSV结果文件生成
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。
核心难点是从眼底彩照中区分病理性近视与非病理性近视：标签来自结合临床报告、OCT和视野检查等结果的金标准，而模型输入是图像。还必须按指定文件顺序输出PM风险概率，并提交原始代码与预测结果。
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。