复杂田间环境下妮娜皇后葡萄果粒实例分割挑战赛

这场竞赛适合谁

适合已有计算机视觉实例分割经验、能处理农业近景 RGB 图像的个人或团队。参赛者需要能用 COCO 标注训练模型，并在本地推理后生成规范的预测结果文件；页面未说明学历、职业或机构 affiliation 限制。

从报名到首次提交的准备步骤

1. 01

   实例分割模型训练

2. 02

   COCO Instance Segmentation 标注

3. 03

   Python 深度学习框架

4. 04

   像素级掩膜处理

5. 05

   能够运行基础方案并完成一次有效提交

6. 06

   COCO predictions.json 生成

投入前确认：最大挑战是把高度密集、互相粘连和遮挡的单颗葡萄真正分开：不仅要找出果粒，还要为每颗果粒画出独立的像素级掩膜，在逆光、阴影、枝叶及复杂背景下保持边界准确。提交还必须覆盖全部测试图像并符合 COCO 实例分割预测格式，结果文件字段或图像 ID 出错会直接影响评测。