概览
这场竞赛适合谁
希望参加真实平台竞赛,并能阅读规则、运行基础方案和完成提交的学习者。
查看官方简介原文
CSIG图像图形技术挑战赛是由中国图像图形学会(CSIG)主办的系列赛事。本赛道为第七届CSIG图像图形技术挑战赛,由荣旗科技、CSIG视觉检测专委会承办,赛道基于业界极具挑战性的真实工业多视角数据集 Real-IAD Variety(160类,近20万图)。重点考察大模型在面对超大规模类别的异常分类与像素级缺陷分割能力,以及在遭遇全新产品冷启动时,模型在未见类别(零样本/Zero-Shot)上的极限泛化水平。总奖金池4万元,冠军将角逐CSIG挑战赛年度总决赛。 官方赛道:AI大模型赛。 官方标签:计算机视觉, 工业制造。 已报名队伍:841。
学习资源
这场比赛提供什么
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。
- 数据获取Real-IAD Variety deep-cleaned subset: 100 categories and over 31,000 files.
- 数据获取DINOv2 pretrained weights repository.
- 基线方案INP-Former open-source code repository.
- 数据获取OpenCLIP cross-modal toolkit repository.
- 参考论文Real-IAD CVPR 2024 prior-work reference.
- 参考论文Real-IAD D³ CVPR 2025 prior-work reference.
- 参考论文Real-IAD Variety PR 2026 prior-work reference.
- 参考论文WinCLIP prior-work reference for zero-shot defect inference.
- 参考论文AnomalyGPT prior-work reference for zero-shot defect inference.
- 参考论文AdaCLIP prior-work reference for zero-shot defect inference.
- 答疑渠道Competition support email.
- 答疑渠道Competition discussion group.
参赛准备
从报名到首次提交的准备步骤
- 01
Python 基础
- 02
能够运行基础方案并完成一次有效提交
- 03
能够运行基础方案并完成一次有效提交
- 04
能够运行基础方案并完成一次有效提交
投入前确认:真正的难点在于理解官方赛题、确认参赛资格,并在有限时间内完成验证和提交。
来源