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中文垃圾短信识别
奖金池 ¥ 5,000
此数据集包含80万条中文短信，内容涉及广告、推销、生活等。
垃圾短信是指未经用户同意向用户发送的用户不愿意收到的短信息，或用户不能根据自己的意愿拒绝接收的短信息，主要包含以下属性：（一）未经用户同意向用户发送的商业类、广告类等短信息；（二）其他违反行业自律性规范的短信息。垃圾短信泛滥，已经严重影响到人们正常生活、运营商形象乃至社会稳定。通过查看短信，确定它是否是垃圾短信 0）非垃圾短信，1）垃圾短信
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猫脸关键点检测
奖金池 ¥ 10,000
猫脸特征点检测是一项有趣的任务。本数据集共包含了9000张猫脸彩色图片，目的是检测脸部的九个关键点，包括两个眼睛关键点、一个嘴部关键点和六个耳朵关键点。标注顺序为左眼xy坐标，右眼xy坐标，嘴xy坐标，左耳点1xy坐标，左耳点2xy坐标，左耳点3xy坐标，右耳点1xy坐标，右耳点2xy坐标，右耳点3jxy坐标，坐标均为相对坐标值。
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VisDrone2019 无人机目标检测
奖金池 ¥ 10,000
本次比赛旨在利用无人机设备推动最先进的目标检测技术。无人机目标检测技术在无人机快递物流、城市交通监控、安防等工业领域有着重要的应用意义。
数据集提供了由不同高度、不同位置的无人机拍摄的的静态图像。参赛者要求预测十个预定义类（pedestrian，person，car，van，bus，truck，motor，bicycle，awning-tricycle，tricycle）与实际数据的交并比精度。
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生活垃圾分类
奖金池 ¥ 3,000
自今年7月1日起，上海市将正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。垃圾分类，看似是微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应大力提倡。
垃圾识别分类数据集中包括class、cardboard、metal、paper、plastic、trash，共6个类别。
生活垃圾由于种类繁多，具体分类缺乏统一标准，大多人在实际操作时会“选择困难”,基于深度学习技术建立准确的分类模型，利用技术手段改善人居环境。
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手部及关键部位目标定位识别
奖金池 ¥ 15,000
手部关键部位定位包含对手部的整体范围、手掌、食指、中指、无名指以及小拇指的位置定位。目标检测任务是视觉计算领域核心的问题之一，也同时是最具有挑战性的问题。
目标检测在很多领域都有应用的需求，此赛题针对手部的关键部位定位检测问题与大家一起探讨最优的行业应用解决方案。
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脸部年龄判断
奖金池 ¥ 3,000
本数据集为脸龄判断数据集，共包含9779张不同人种的人类个体面部图片，个体年龄分布为1岁到110岁之间，共99个类别。为简化问题，将每10岁划为一个区间，使类别缩小到10类。
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TensorFlow2.0 人民币面值识别
奖金池 ¥ 2,000
全网首个TensorFlow 2.0竞赛项目上线！
人民币面值识别是一个简单的图像分类任务，通过建立准确的分类模型识别出人民币面额。
第四套人民币是中国人民银行于1987年4月27日至1997年4月1日发行的一套货币，共有1角、2角、5角、1元、2元、5元、10元、50元、100元9种面额。
TensorFlow 2.0 将专注于简单性和易用性，具有以下更新：
1、使用 Keras 轻松构建模型
2、在任意平台上实现稳健模型部署
3、为研究提供强大的实验工具
4、简化 API 接口，删掉多余的和重复的 API
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社交网站消息内容分类
奖金池 ¥ 2,500
此数据集包含超过10000条社交平台Twitter上的推文，其中包括对一些'着火'、'隔离'、'混乱'等关键词的搜索，判断推文内容是否涉及灾难性的事件（这里排除对一些文字、电影评论或者非灾难事件等开玩笑的内容）。
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呼吸声音推断呼吸系统疾病
奖金池 ¥ 3,000
呼吸声音是呼吸系统是否健康的重要参考指标。例如，喘息声是患有哮喘或慢性阻塞性肺病（COPD）患者常见的现象。
呼吸声音数据集由葡萄牙和希腊的两个研究小组创建。它包括920个不同长度的注释录音，录音长度10到90秒，数据包括干净的呼吸音以及模拟真实生活条件的嘈杂录音。这些录音来自126名患者，患者遍及儿童、成人和老年人。
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中文的命名实体识别
奖金池 ¥ 2,500
命名实体识别，英文简称NER，主要任务是识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名称、专有的名词等，以及关于时间、数量、货币、比例数值等文字。
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