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2026/10/06 複賽競賽結果公告(更正公告)

【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):

RankingTeam NameScore
1st Place金采源是我老婆0.8159878
2nd Place我這一生如履薄冰0.8080843
3rd Placechmod 7770.7991160


模型輕量化獎(Best Lightweight Optimization Award):

NumberTeam NameScore
1金采源是我老婆-20.16
2BlueTrace-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.

簡介

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。

參賽資格

  • 全國高中生、各大專院、社會人士,可包含非本國籍成員(惟非中國大陸籍)。
  • 隊員非本國籍成員比例高者優先排序,參賽團隊於初賽報名時須提交成員簡歷、過去特殊表現及成員背景資料,由主辦單位依前述優先原則審核後決定最終參賽名單。

報名方式

  • 初賽前十名隊伍即可參加複賽
  • 隊伍人數與初賽隊伍一致
  • 如有任何相關問題請聯繫【海廢影像辨識國際 AI 競賽】工作小組 mdivrc@digitimes.com

獎項

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

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

活動附則

  1. 「2026 海廢影像辨識國際 AI 競賽(下稱本活動)由 國家海洋研究院主辦(下稱主辦單位),參與本活動之參賽隊伍及其人員,於報名完成時即視同接受主辦單位所公布之競賽辦法、各項規則、公告與評審結果,若有違反之情事,主辦單位有權取消其競賽及獎金資格。若不願接受者,可於競賽活動之評審開始前自由退出評選,惟需以書面告知。
  2. 參賽隊伍保證所提供與填報之各項資料以及競賽資料內容,均屬:
    • 真實且無侵害他人權益(包含但不限於肖像權、著作權及或其他智慧財產權)
    • 原創且並未抄襲他人或代筆之情形。如有虛假或侵害他人權益之情況,一經發現或經他人檢舉確認屬實,活動期間主辦單位得取消該作品之參賽資格;若為得獎作品,則取消得獎資格,得獎者並應繳回獎金及獎狀。若有第三人對主辦單位主張權利,參賽團隊應負責解決,並應負擔主辦單位因此所生之所有損失及費用(包含但不限於律師費用、訴訟費用、和解費用等),一概與主辦單位無涉。如有各項權利與創作時間先後之爭議,參賽團隊應負舉證之義務,並對主辦單位最後之判定不得有異議。
  3. 競賽成果需未曾參加國內外競賽獲獎之重複作品,且同一作品不得在競賽期間參與其他國內外競賽。
  4. 參與本次競賽之作品,其智慧財產權為參賽隊伍所有。參賽者可就參賽提案本身及衍生之智慧財產權轉讓或授權事宜,與命題企業享有優先洽談合作之權利。
  5. 若超過最大參賽人數上限將依報名時間為依據錄取。
  6. 本競賽指定採用 AWS 作為開發環境,將有專屬海廢競賽之開發環境,並於競賽期間開啟,競賽結束後,主辦/承辦單位將會終止您於競賽期間使用大會提供之 AWS 雲端服務空間,主辦/承辦單位不負責保管您在上面的資料,請於活動結束前自行備份。
  7. 參賽隊伍作品若涉及暴力、色情、詆毀、侮辱等或其他損害社會善良風俗、社會正義之內容,主辦/承辦單位有權終止該作品參賽權。
  8. 所有進入決賽之隊伍及獲獎獎項由評審委員會視參賽作品水準議定,必要時得以「增設」或「從缺」調整名額,亦可由評審委員會決議更動獎項名稱。
  9. 參賽隊伍因參與競賽而提供之資料(包括但不限於解決方案簡報、影片等各項製作物),同意無償授權予主辦單位於宣傳本活動之各項用途使用。如於競賽資料內容中有使用第三人之智慧財產權或其他權利(包含但不限於肖像權等),參賽隊伍應確認並擔保無任何不法或侵害第三人權利之情事,並已取得第三人對其再授權予主辦單位不限期間於台灣地區得以包括但不限公開傳輸、散布、公開展示、公開發表等各項方式利用之允許。
  10. 參賽隊伍及其人員應以維護主辦單位聲譽為行事準則,若有任何問題,歡迎主動向專案人員反應,尋求解決,不應於未釐清事實前有任何詆毀之情事發生。
  11. 參賽者所填寫之個人資料,主辦/承辦單位將善盡保密之責,絕不外洩,敬請安心填寫。
  12. 當您透過本活動網站報名參與本次競賽,表示已同意本活動個資授權同意條款。
  13. 得獎者需提供主辦單位所要求之完整領獎文件,並於指定時間內完成領獎。未依規定時間內完成手續者,視為放棄得獎資格。
  14. 參加隊伍如依中華民國稅法規定,須依法代扣所獲獎項 10% ~ 20% 稅額時(主辦單位提供之獎金為含稅金額),如得獎者未依規定繳納稅額,主辦單位得取消其獲獎資格;另主辦單位不干涉團隊內部分配獎項事宜。
  15. 主辦單位保有修改、暫停或取消本活動內容之權利,如有未盡事宜,悉依主辦單位相關規定或解釋辦理,並得隨時補充公告之。個資使用辦法:參加者同意 DIGITIMES 及合作單位(含主辦單位、共同主辦、共同協辦、技術支持夥伴、合作夥伴、參展夥伴)將共同保有您的個人資訊。並依照個人資料保護法之規定,基於「海廢影像辨識國際 AI 競賽」之執行、廣告、行銷目的,在台灣地區蒐集、處理並利用參加者所提供之個人資料,截至參加者主動請求主辦單位刪除、停止處理或利用其個人資料為止。參加者有權隨時請求主辦單位查閱、給予複本、或補正本人的個人資料,亦得隨時洽主辦單位表示拒絕主辦單位繼續蒐集、處理、利用或刪除其個人資料。若參加者不同意提供或提供錯誤之個人資料,主辦單位將取消參加者之參加或得獎資格。如有任何疑問請聯繫【海廢影像辨識國際 AI 競賽】工作小組mdivrc@digitimes.com。

評估標準

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:

$$\Omega = 20\log _{10}(\frac{a^2}{(\sqrt{p}\sqrt{m} )} )$$

  • $a$:模型精確度 此處以 mAP 取百分比帶入,如 mAP 0.85 則 $a$=85
  • $p$:模型參數數量或大小 在此為 Size in MB
  • $m$:運算複雜度 在此為 GFLOPs

規則

  1. 本競賽採初賽與複賽兩階段進行,初賽完成後公告晉級複賽名單。
  2. 隊伍全體成員須全程參與各階段指定之技術工作坊,包括初賽技術工作坊及複賽技術工作坊(實體或線上,依主辦單位公告為準)各場工作坊皆須由全體組員出席,未全員全程參與者,將取消參賽資格。
  3. 初賽每日上傳次數為 3 次,以最後一次上傳結果作為排名成績。如成績相同,以上傳時間作為排序依據,上傳時間越早排名越高。
  4. 參賽隊伍不得以多重帳號、人工標註測試資料、攻擊排行榜系統,或其他不公平方式影響競賽結果;違者將取消參賽或得獎資格。
  5. 允許參賽者使用開源擴增資料集與開源預訓練模型,惟所使用之擴增資料集及預訓練模型須為開源,並以文件說明來源一併上傳繳回。亦可使用本院所提供之baseline model作為預訓練模型。
  6. 參賽作品所使用之資料、技術與程式碼,均屬參賽隊伍之原創或已取得合法授權;若有侵害他人智慧財產權之情事,經主辦單位查證屬實,將取消競賽及得獎資格,參賽隊伍應自行負擔相關法律責任。
  7. 晉級或得獎隊伍須依主辦單位要求提交模型權重、原始碼、執行說明與相關文件,以供驗證與驗收。提交之模型授權僅供主辦單位用於學術、公益、公務用途,不得用於商業行為。
  8. 參賽團隊於初賽之 mAP@0.5 須達 0.6 以上,始具備晉級複賽之資格;若達標團隊未滿 10 隊,複賽得以從缺辦理或由主辦單位視情形調整賽制。
  9. 訓練規則:參賽者須直接使用原始影像的 34 個來源類別進行訓練。
  10. 為維持競賽公平性,與本競賽主辦及協辦單位(含國家海洋研究院、DIGITIMES、工研院、AWS)相關之正式員工、約聘人員及協助本競賽執行之人員,不得報名參賽。
  11. 主辦單位保留調整賽制、資料釋出方式、評估規則與公告內容之權利。
  12. 如有以上未盡事宜,依當時狀況共同商議之。
  13. 凡參加報名者,視為已閱讀並完全同意遵守本活動之一切規定。
  14. 如遇爭議,主辦單位保有活動最終解釋權。
  15. 其他競賽辦法請詳閱活動附則。