第二届“计图”人工智能算法挑战赛启动 — Jittor
计图(Jittor)人工智能算法挑战赛是在国家自然科学基金委信息科学部指导下，由北京信息科学与技术国家研究中心和清华大学-腾讯互联网创新技术联合实验室于2021年创办、基于清华大学Jittor深度学习框架的人工智能算法大赛。该赛事也作为中国软件开源创新大赛中开源任务挑战赛的赛事之一，开展AI算法竞赛。 大赛面向所有在校学生和AI相关领域从业人士开放，旨在通过竞技的方式提升人们对数据分析与处理的算法研究与技术应用的能力，推动我国自主人工智能平台的生态建设和人工智能研究和应用的深入。竞赛得到腾讯公司的赞助。Part1挑战赛的组织机构
挑战赛邀请人工智能领域的权威专家和国家自然科学基金委相关的主管领导参加指导委员会，并组建了包括高校、研究院所的学者和IT企业的资深技术专家在内的专家委员会，负责挑战赛的评审。
指导委员会 (按字母顺序)戴琼海，清华大学信息学院院长、中国工程院院士、中国人工智能学会理事长刘 克，国家自然科学基金委信息科学部常务副主任沈向洋，粤港澳大湾区数字经济研究院理事长、美国工程院外籍院士、微软公司前执行副总裁吴国政，国家自然科学基金委信息科学部二处（计算机、人工智能）处长吴一戎，中国科学院空天信息创新研究院院长、中国科学院院士徐宗本，西安交通大学教授、中国科学院院士查红彬，北京大学教授、CCF计算机视觉专委会主任张 钹，清华大学教授、中国科学院院士朱松纯，北京通用人工智能研究院院长、北京大学人工智能研究院院长专家委员会 (按字母顺序)程明明，南开大学计算机学院教授董未名，中科院自动化所研究员高 林，中科院计算所副研究员郭延文，南京大学计算机科学与技术系教授胡事民，清华大学计算机科学与技术系教授黄 高，清华大学自动化系副教授黄 华，北京师范大学人工智能学院教授刘 偲，北京航空航天大学人工智能学院教授孟德宇，西安交通大学数学与统计学院教授万鹏飞，快手Y-techAI技术中心负责人
谢育涛，粤港澳大湾区数字经济研究院工程总监严骏驰，上海交通大学计算机学院教授组织委员会 (按字母顺序)梁 盾，清华大学计算机系助理研究员汪 淼，北京航空航天大学副教授王 哲，清华大学公管学院研究助理张松海，清华大学计算机系副教授郑宇飞，腾讯产学合作总监Part2
挑战赛的赛题介绍
本届挑战赛设置一个热身赛(手写数字生成赛题)和两个正式赛题(风景图片生成赛题和可微渲染新视角生成赛题)，参赛选手需要顺利通过热身赛，才能参加两个正式赛题的算法竞赛。
计图挑战热身赛（手写数字生成赛题）本赛道将在数字图片数据集MNIST上训练ConditionalGAN(Conditionalgenerativeadversarialnets)模型[1]，通过输入一个随机向量z和额外的辅助信息y(如类别标签)，生成特定数字的图像(如图1)。比赛报名和参赛的入口为：https://www.educoder.net/competitions/index/Jittor-3图1 手写数字生成示意图
赛题一：风景图片生成图像生成任务一直以来都是十分具有应用前景的计算机视觉任务，从语义分割图生成有意义、高质量的图片仍然存在诸多挑战，如保证生成图片的真实性、清晰程度、多样性、美观性等。本赛题将会提供1000张测试分割图片，参赛选手需要根据测试图片生成符合语义标签的风景图片(如图2)。比赛报名和参赛的入口为：https://www.educoder.net/competitions/index/Jittor-3图2 语义分割图和风景图片
赛题二：可微渲染新视角生成
可微渲染是联系二维图形与三维场景的桥梁，近年来已经在计算机视觉、计算机图形学领域引发研究新热潮。本赛道希望基于可微渲染，通过训练几种场景图片及对应相机参数，对场景的三维信息进行学习，最终达到生成新视角图片的目的。本赛题输入为：训练图片及对应相机参数。期望输出为：测试相机参数(新视角)对应的渲染图片(图3)。比赛报名和参赛的入口为：https://www.educoder.net/competitions/index/Jittor-3图3 用于新视角生成的场景图像样例Part3
参赛规则和奖项所有参赛选手都必须在头歌平台注册报名，参赛选手需确保注册时提交信息准确有效。
https://www.educoder.net/competitions参赛者在规定时间内须使用Jittor深度学习框架进行模型的设计、训练和预测。Jittor的教程和相关信息，详见Jittor官网、GitHub网页或Gitlink网页：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/https://github.com/Jittor/Jittorhttps://www.gitlink.org.cn/Jittor/jittor选手可2-3人组队或单人成队参赛，每位选手只能加入一支队伍，报名截止日期之后不允许更改队员。
本次竞赛得到腾讯公司的赞助，大赛奖金共28万，两个赛题分别评审，每个赛题的奖项如下。比赛成绩优秀者，还可以获得腾讯校园招聘（包括实习）的绿色通道或其他便利，可提升简历曝光度及面试发起率。Part4
挑战赛的时间安排
本届Jittor人工智能算法挑战赛具体时间安排如下。
遴选以B榜成绩为准。竞赛组委会对排在B榜前列队伍进行模型和代码审核，要求在Jittor平台上，复现榜单最优成绩；遴选通过审核的前10名参赛队伍进入决赛答辩。
选手可以在计图讨论社区-挑战赛专栏参与讨论，论坛地址：https://discuss.jittor.org/c/competion/7大赛还设赛事交流QQ群：1018591346; 此外，大赛还将采用“腾讯乐享犀牛鸟校园”作为在线学习交流讨论平台，后续将与QQ群同步开展。敬请关注！欢迎在校学生和AI相关领域从业人士注册参赛！参考文献
MehdiMirza,SimonOsindero，ConditionalGenerativeAdversarialNets，arXiv:1411.1784,2014.
GGC往期回顾1. CVM2022:第十届计算可视媒体国际会议圆满闭幕，2023相聚深圳2.CVMJ公布2021年度最佳论文奖，多位图形学著名学者获奖3. IEEET-PAMI：清华大学联合斯坦福大学、英伟达提出多视角点云的联合注册方法4. 计图开源:图匹配网络SuperGlue的优化！速度超TensorRT、显存省一半以上5. CVMJ首次入选，列中科院期刊分区表二区您可通过下方二维码，关注清华大学计算机系图形学实验室，了解计算机图形学、Jittor框架、CVMJ期刊及会议的相关资讯。
第三届“计图”人工智能算法挑战赛启动 — Jittor
计图(Jittor)人工智能算法挑战赛是在国家自然科学基金委信息科学部指导下，由北京信息科学与技术国家研究中心和清华大学-腾讯互联网创新技术联合实验室于2021年创办、基于清华大学Jittor深度学习框架的人工智能算法大赛。2022年起，该赛事也作为中国软件开源创新大赛中开源任务挑战赛的赛事之一，开展AI算法竞赛。大赛面向所有在校学生和AI相关领域从业人士开放，旨在通过竞技的方式提升人们对数据分析与处理的算法研究与技术应用的能力，推动我国自主人工智能平台的生态建设和人工智能研究和应用的深入。竞赛得到腾讯公司的赞助。
Part 1挑战赛的组织机构挑战赛邀请人工智能领域的权威专家和国家自然科学基金委相关的主管领导参加指导委员会。并组建了包括高校、研究院所的学者和IT企业的资深技术专家在内的专家委员会，负责挑战赛的评审，专家委员会的名单如下。专家委员会(按字母顺序)程明明，南开大学计算机学院教授董未名，中科院自动化所研究员高 林，中科院计算所副研究员郭延文，南京大学计算机科学与技术系教授胡事民，清华大学计算机科学与技术系教授黄 高，清华大学自动化系副教授黄 华，北京师范大学人工智能学院教授李庆利，华东师范大学通信与电子工程学院教授刘 偲，北京航空航天大学人工智能学院教授孟德宇，西安交通大学数学与统计学院教授闵卫东，南昌大学软件学院教授万鹏飞，快手Y-techAI技术中心负责人谢育涛，粤港澳大湾区数字经济研究院工程总监严骏驰，上海交通大学计算机学院教授
Part 2挑战赛的赛题介绍本届挑战赛设置一个热身赛(手写数字生成赛题)和两个正式赛题(风格及语义引导的风景图片生成赛题、可微渲染新视角生成赛题)，参赛选手需要顺利通过热身赛，才能参加两个正式赛题的算法竞赛。计图挑战热身赛（手写数字生成赛题）本赛道将在数字图片数据集 MNIST上训练ConditionalGAN模型[1]，通过输入一个随机向量z和额外的辅助信息y(如类别标签)，生成一段给定数字的图像，如图1。比如用户的随机ID是18012345678，那么一种可能的提交结果图像为：图1 手写数字生成结果
比赛报名和参赛的入口为：
https://www.educoder.net/competitions/index/Jittor-4 赛题一：风格及语义引导的风景图片生成赛题图像生成任务一直以来都是十分具有应用前景的计算机视觉任务，从语义分割图生成有意义、高质量的图片仍然存在诸多挑战，如保证生成图片的真实性、清晰程度、多样性、美观性等。一种条件图像合成的方式是，用两张图片作为输入，经过处理转换后生成一张新的图片，其中一张输入为语义分割图片（称为mask图），指示生成图片（称为gen图）的语义信息；另一张输入为参考风格图片（称为ref图），从色调等方面指示gen图的风格信息。本赛题将会提供1000张测试分割图片作为mask图，每张mask图会对应一张训练集中的图作为ref图，参赛选手需要根据测试图片生成符合语义标签的风景图片，如图2。图2语义分割图和风景图片
比赛报名和参赛的入口为：https://www.educoder.net/competitions/index/Jittor-4
赛题二：大规模无监督语义分割赛题大规模无监督语义分割是计算机视觉领域的一个活跃研究领域，在自动驾驶、遥感、医学成像和视频监控等领域有许多潜在的应用，其涉及不使用有标签训练数据的情况下自动将图像内的相似区域或对象分组在一起[2]。该任务的目标是生成一个语义分割图，将图像中的每个像素分配给特定的语义类别，例如“车辆”、“建筑”或“天空”等。本赛题将会提供1000张测试图片，选手对测试集图片进行推理，得到伪标签分割图(选手提交)，将其与真实标签分割图进行匹配(评测服务器上统一匹配算法)，得到最终语义分割图，如图3。图3语义分割图的可视化比赛报名和参赛的入口为：
https://www.educoder.net/competitions/index/Jittor-4Part 3参赛规则和奖项所有参赛选手都必须在头歌平台注册报名，参赛选手需确保注册时提交信息准确有效。https://www.educoder.net/competitions参赛者在规定时间内须使用Jittor深度学习框架进行模型的设计、训练和预测。为了帮助用户快速上手计图，Jittor团队联合头歌平台发布计图深度学习框架实践课程。本课程全面、系统地介绍了Jittor深度学习框架的基础模块、模型训练测试流程、基础网络结构编写、计算机视觉任务实现以及模型库的使用。学习本课程需要有一定的Python编程基础以及一定的深度学习基础。Jittor深度学习框架实践课程的主页是:https://www.educoder.net/paths/89rcg6jn
Jittor的教程和相关信息，详见Jittor官网、GitHub网页或Gitlink网页：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/https://github.com/Jittor/Jittorhttps://www.gitlink.org.cn/Jittor/jittor选手可2-3人组队或单人成队参赛，每位选手只能加入一支队伍，报名截止日期之后不允许更改队员。本次竞赛得到腾讯公司的赞助，大赛奖金共28万，两个赛题分别评审，每个赛题的奖项如下。比赛成绩优秀者，还可以获得腾讯校园招聘（包括实习）的绿色通道或其他便利，可提升简历曝光度及面试发起率。Part 4挑战赛的时间安排本届Jittor人工智能算法挑战赛具体时间安排如下。挑战赛的评奖以B榜成绩为准。竞赛组委会对排在B榜前列队伍进行模型和代码审核，要求在Jittor平台上，复现榜单最优成绩；遴选通过审核的前10名参赛队伍进入决赛答辩。选手可以在计图讨论社区-挑战赛专栏参与讨论，论坛地址：https://discuss.jittor.org/c/competion/7
大赛还设赛事交流QQ群：1018591346;此外，大赛还将采用“腾讯乐享犀牛鸟校园”作为在线学习交流讨论平台，后续将与QQ群同步开展。敬请关注！欢迎在校学生和AI相关领域从业人士注册参赛！参考文献MehdiMirza,SimonOsindero,ConditionalGenerativeAdversarialNets，arXiv:1411.1784,2014.ShanghuaGao,Zhong-YuLi,Ming-HsuanYang,Ming-MingCheng,JunweiHan,PhilipTorr,Large-scaleUnsupervisedSemanticSegmentation, EEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2022.
GGC往期回顾
1. 计图团队与头歌平台合作发布“计图深度学习框架实践课程”2. 计图团队发布大模型推理库，大幅降低硬件配置要求3. 计图开源：降低40%标注代价！只需水平标注的旋转目标检测新框架H2RBox4. CVMJ新增两篇ESI高被引论文，两篇论文入选热点论文5. 计图适配天数智芯、性能大幅超过PyTorch、支持前沿AI应用您可通过下方二维码，关注清华大学计算机系图形学实验室，了解计算机图形学、Jittor框架、CVMJ期刊及会议的相关资讯。
巅峰对决！第四届全球校园人工智能算法精英大赛总决赛在南京落幕
现代快报讯（记者 阿里亚）AI技术的迭代发展，正在加速行业升级，从单场景AI创新向全场景智能数字化迈进，全球算法达人们在为构建万物互联的智能世界贡献全新算法力量。10月28日，第四届全球校园人工智能算法精英大赛总决赛在南京落幕。国内人工智能领域专家与参赛选手共聚一堂，用智慧挑战人工智能算法极限。决赛中，21支队伍围绕3大赛题展开巅峰对决，共同赢得超100万人民币奖金。
△大赛现场
本届大赛由江苏省科协指导，江苏省人工智能学会、华为终端云服务、华为南京研究所共同举办。据悉，大赛自6月份启动以来，共吸引全球3740支学生团队报名。大赛赛题源于华为终端云服务业务实践，覆盖人工智能技术在广告推荐、地图、互动媒体业务中的实际应用场景，鼓励各参赛选手在结合学术界及业界前沿算法的基础上，积极探索创新型解决方案。
△评委及获奖选手合影
在“知识驱动口语对话”赛题下，来自南京航空航天大学、中国科学技术大学、四川大学的三支队伍分别获冠军、亚军、季军，中国科学院大学团队、南京大学团队、复旦大学团队、北京交通大学和中国科学技术大学联队获“星光卓越奖”；在“车道渲染数据智能质检”赛题下，南京理工大学的三支队伍分别获冠军、亚军及“星光卓越奖”，西安交通大学团队摘得季军，来自华中科技大学、暨南大学、成都信息工程大学的三支队伍获“星光卓越奖”；在“广告－信息流跨域ctr预估”赛题下，南京理工大学团队再次摘得冠军，复旦大学及中国科学院大学联队获得亚军，广州城市理工学院获得季军，湖南工商大学团队、北京交通大学及哈尔滨工程大学联队、广东工业大学团队、都柏林圣三一大学及都柏林城市大学联队获“星光卓越奖”。
据介绍，全球校园人工智能算法精英大赛是面向全球具有正式学籍的全日制高等院校及以上在校学生举办的算法大赛，聚焦机器学习领域的挑战性业务问题，提供真实脱敏的业务数据，为全球竞赛人员提供一个实战、创新的竞赛平台。大赛自2019年以来已连续举办4届，共吸引全球45个国家和地区、900多所高校选手参赛，累计参赛队伍11543支，参赛选手人数超过21838人，受到了全球AI算法爱好者及业界的广泛关注。
△华为终端云服务应用生态BU总裁望岳视频致辞
“从2019到2022，我们携手一路同行，见证着校园开发者们汇聚为改变世界的璀璨洪流。”华为终端云服务应用生态BU总裁望岳在视频致辞时认为，大赛赛题将创新思路运用到真实工业产品中，为解决业务问题提供了帮助。望岳表示，科技创新的进步离不开校园的新生力量，学生的创意想法能够在企业提供的孵化平台上一一展示风采，企业也将持续构建服务生态，加大对校园开发者的支持力度，携手共同创造无限可能。
△南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华
大赛科学顾问，南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华代表主办方致辞。他表示，此次大赛体现了对人工智能事业及人工智能人才的重视。他期望，大赛的舞台能够激励年轻一代涌现出更多优秀的国际顶尖水平的青年学者。
（大赛主办方供图）