參加人數 / 組
指導單位
主辦單位
協辦單位
協辦單位
【重要更正】最佳輕量化獎第二名是BlueTrace
【Important Correction】 The 2nd place winner of the Best Lightweight Optimization Award is team BlueTrace.
感謝所有參賽隊伍與選手的熱情投入與精彩表現!本屆「2026 海廢影像辨識國際 AI 競賽(複賽)」複賽評選工作已圓滿結束。評審團依據實行可行性、完整度及說明文件 README.md 包含環境建置步驟、執行模型訓練與推論之指令說明等表現指標,經過嚴謹客觀的綜合評審,最終選出晉級決賽隊伍與模型輕量化獎名單。
We would like to extend our sincere gratitude to all participating teams and contestants for their enthusiastic involvement and outstanding performance! The final round evaluation for the 「2026 Marine Debris Image Recognition International AI Competition (Final Round)」 has successfully concluded.
Based on performance metrics including implementation feasibility, overall completeness, and documentation (specifically the README.md covering environment setup steps, as well as instructions for model training and inference execution), the review panel conducted a rigorous and objective comprehensive assessment to determine the winning teams and the Lightweight Model Award recipients.
獲獎團隊(Winning teams):
| Ranking | Team Name | Score |
| 1st Place | 金采源是我老婆 | 0.8159878 |
| 2nd Place | 我這一生如履薄冰 | 0.8080843 |
| 3rd Place | chmod 777 | 0.7991160 |
模型輕量化獎(Best Lightweight Optimization Award):
| Number | Team Name | Score |
| 1 | 金采源是我老婆 | -20.16 |
| 2 | BlueTrace | -20.21 |
再次感謝各位選手為海洋環境保護與 AI 應用創新所貢獻的能量與努力!頒獎典禮的時間會另做通知,敬請期待。
Once again, we extend our deepest gratitude to all contestants for their dedication and contributions to marine conservation and AI innovation. The schedule for the awards ceremony will be announced in due course. We look forward to celebrating your achievements.
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。
總獎金合計新臺幣30萬元
| 名次 | 名額 | 獎金 |
| 第一名 | 1名 | 12萬 |
| 第二名 | 1名 | 10萬 |
| 第三名 | 1名 | 8萬 |
最佳輕量化優化獎2名:競賽獎狀
活動時間皆以台灣時區為主( GMT+8 )
| 日期 | 事件 |
|---|---|
| 2026/09/03 | 公告入選複賽名單 |
| 2026/09/06 | 複賽技術工作坊 |
| 2026/09/06 09:00:00 | 發布複賽測試集 |
| 2026/09/06 09:00:00 | 開放上傳答案卷 |
| 2026/09/20 23:59:59 | 截止上傳答案卷 |
| 2026/10/02 | 公告得獎名單 |
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 19+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
模型輕量化獎採 NetScore 作為綜合評估指標,凡成功晉級複賽並繳交符合規定之有效模型者,均自動取得本獎項評選資格。
模型輕量化評估公式如下:
$$\Omega = 20\log _{10}(\frac{a^2}{(\sqrt{p}\sqrt{m} )} )$$