參加人數 / 組
指導單位
主辦單位
協辦單位
協辦單位
感謝所有參賽者辛苦投入本次競賽,並順利完成初賽階段。各隊伍在競賽過程中展現了高度的熱情、創意與實力,讓本次競賽更加精彩。 經由本競賽系統評分機制評選後,以下十組隊伍順利晉級複賽: We sincerely thank all participants for their hard work and dedication in joining this competition and successfully completing the preliminary round. Throughout the competition, each team demonstrated great enthusiasm, creativity, and capability, making this event even more outstanding. After evaluation through the competition’s system scoring mechanism, the following ten teams have successfully advanced to the semi-final round:
| Ranking | Team Name | Score |
|---|---|---|
| 1 | 我這一生如履薄冰 | 0.8122707 |
| 2 | Vicsion | 0.8097440 |
| 3 | NCHUAIPC | 0.8096018 |
| 4 | 海博說用claude code虐你們 | 0.8081056 |
| 5 | chmod 777 | 0.8064870 |
| 6 | BlueTrace | 0.8049980 |
| 7 | 金采源是我老婆 | 0.8040203 |
| 8 | YOG | 0.8033844 |
| 9 | 檢測到我了 | 0.8029315 |
| 10 | 海克斯科技 | 0.8015095 |
恭喜以上晉級隊伍!請進入複賽的隊伍持續努力、全力以赴,期待各位在複賽中展現更亮眼的成果與精彩表現。 再次感謝所有參賽者的參與與付出,謝謝大家! Congratulations to all advancing teams! We encourage the teams entering the semi-final round to keep up the great work and give their best effort. We look forward to seeing your outstanding performances in the next stage. Once again, thank you to all participants for your participation and dedication.
隨著全球對海洋廢棄物問題的關注,運用AI提升治理效能已成國際趨勢。為加速數位轉型,國家海洋研究院建立AI-Ready海廢資料集,涵括33+1項海廢類別。國海院為此特別辦理「海廢影像辨識國際AI競賽」,將首度於今年7月公開這套高品質的海廢影像,作為海廢訓練模型的訓練集。本次競賽將廣邀全球人工智慧、電腦視覺與海洋科學等領域人才共同挑戰,透過開發高精準度物件偵測模型,將技術創新轉化為具體的環境影響力,攜手打造智慧、永續的海洋治理新未來。
Private Leaderboard前十名且評估分數map@0.5須達0.6以上之參賽隊伍,即可入選參加複賽。
複賽總獎金高達30萬元。
活動時間皆以台灣時區為主( GMT+8 )
| 日期 | 事件 |
|---|---|
| 2026/07/09 | 開始報名 |
| 2026/07/17 12:30~13:30 | 線上說明會 |
| 2026/07/29 12:30~13:30 | 線上說明會 |
| 2026/08/10 23:59:59 | 報名截止 |
| 2026/08/15 | 初賽技術工作坊 |
| 2026/08/15 09:00:00 | 發布測試集 |
| 2026/08/15 09:00:00 | 開放上傳答案卷 |
| 2026/09/01 23:59:59 | 截止上傳答案卷 |
| 2026/09/03 | 公告入選複賽名單 |
本競賽評估指標採用 mean Average Precision ( mAP ) [1] 於 intersection over union (IoU) [2] threshold 為 0.5。根據預測物件框與標註物件框 IoU 大於 0.5 時為 True Positive ( TP ),反之為 False Positive ( FP ),藉此得到 Precision。因此系統對每一個物件評估其 AP 分數,再將 33+1 類海廢物件 AP 進行平均計算,得到 mAP 評估數值,參賽者按照此標準進行排名。
本系統計算 mAP 評估數值採用 COCO API [3]。
Reference
[1] Average Precision (AP): Average precision
[2] intersection over union (IoU): Jaccard index
[3] COCO API:
https://github.com/cocodataset/cocoapi