“蔚蓝”AI竞赛赛题预告

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欢迎东大赛区的各位同学报名参赛！
本次竞赛的主题是新零售商品图片识别，校内赛阶段是相对简单的单物体图像识别问题，建议各位同学可以提前准备一下以下知识：

1. 编程语言。
我们推荐使用 Python3，相关资料较多，例如：
[The Python Tutorial](docs.python.org)
[Python 基础教程](runoob.com/python)

其中建议重点学习：
list/dict/tuple 等标准数据类型；
class 类；
格式化字符串输出；

Python 运行在它的虚拟环境中，环境安装教程我们将单独提供文档。

Python 有很多现有的模块，使用起来非常方便，大家都可以提前了解一下、试一试，比如：
文件路径处理模块 os.path；
矩阵运算模块 numpy；
随机生成模块 random；
csv表格读写模块 csv；


2. 图像数据格式。
常见的图片封装格式有jpg/png/bmp，我们本次提供的图片数据都是 jpg 格式，而最终我们通常是使用 RGB 原始图像数据进行处理（关于 RGB 图像格式可以参考百度百科等网上资料），因为 Python 有很多现有的图像处理模块，例如 cv2/PIL/skimage 等，最终都能直接读出图片内容为 RGB 数据，所以大家只需要了解这些 Python 图像处理模块的用法、知道得出的 RGB 数据格式即可。

3. csv表格。
可以参考百度百科上的介绍 。我们的标注数据和最终参赛战队提交给我们的预测结果都将使用这种表格格式。

4. 深度学习框架。
目前比较流行的深度学习框架有 Tensorflow/Pytorch/Keras/MXNet/Caffe，大家可以选择其中一种进行学习。我们的示例代码将主要使用 Tensorflow。当然，您也可以选择不使用深度学习框架。

5. 卷积神经网络。
卷积神经网络非常适合用来从图像中提取特征。

6. 图像识别。
图像识别的应用有很多，例如花草识别、人脸识别、文字识别等，处理算法也有很多共通之处，大家可以广泛了解一下。


最后，本次比赛我们将提供示例代码，所以基本不用担心代码工程上的困难，尤其是打算使用深度学习的同学，把重点放在算法设计和训练方法上即可。

祝各位同学参赛顺利！

QQ群：1015743738
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