概览
这场竞赛适合谁
适合已有视频动作识别实践经验、能处理第一视角短视频的计算机视觉参赛者。你需要能围绕手部、工具和葡萄植株交织的画面，训练单标签劳作行为分类模型；也适合能够本地离线部署公开预训练权重并准备可复现代码的团队。
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现有农业动作识别数据集多为固定摄像头、无人机等第三方视角采集，难以适配阳光玫瑰实际种植场景。阳光玫瑰棚架栽培模式下，农膜、枝叶易形成多层遮挡，传统设备无法稳定捕捉工人手部、果穗及操作工具的细节特征。 同时，田间劳作动作幅度小、操作对象相似度高，且与作物、工具紧密交织，大幅提升了识别难度。相较于第三方视角，智能眼镜第一人称视角可近距离记录真实作业过程，精… Official track: 计算机视觉. Sponsor: 中国农业大学. Teams entered: 299.
参赛准备
从报名到首次提交的准备步骤
- 01
视频动作识别
- 02
第一视角视频建模
- 03
能够运行基础方案并完成一次有效提交
- 04
视频解码与抽帧
- 05
Macro-F1优化
- 06
模型复现与依赖管理
投入前确认：最费力的是区分外观和动作幅度都很接近的劳作类别，同时应对智能眼镜随人移动带来的抖动、遮挡和光照变化。最终候选还必须提交可复现的完整方案包，且终测阶段提交次数有限，不能依赖测试集调参。
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