竞赛项目一：光照渲染及渲染优化

竞赛网站

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/767/0/introduction

本次比赛需要参赛选手搭建一套支持光线追踪渲染技术的引擎，比赛用场景为指定的glTF2.0格式文件，会由赛事方提供。

比赛对开发用硬件平台没有限制，只要能正常支持硬件光线追踪，支持DXR或Vulkan RT即可。但考虑决赛及最终评判时需要运行在AMD平台，所以请避免使用针对部分硬件的特殊代码。

选手可以根据情况，选择尚未支持光追的开源引擎或自制引擎，来减少开发所需的时间光追技术没有限定，可以选择RT reflection/refraction/shadow/GI/AO等各种技术中的一个，多个或全部来实现光追API可以用DXR或Vulkan RT。

不得使用第三方开源或闭源光追库/代码集成来实现光追功能，必须由选手自己实现。开发中如使用到其他第三方库，也必须满足开源协议。

竞赛项目二：实时流体粒子物理仿真动画加优化

竞赛网站

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/765/0/introduction

本次比赛需要参赛选手搭建一套包含硬件光线追踪技术作为碰撞检测的实时流体粒子物理仿真动画引擎。 

选手可以根据情况，选择开源引擎或自制引擎框架，来减少开发所需的时间。至少包含经典流体粒子仿真模型Smooth-Particle Hydrodynamics (SPH)，从而实现粒子间相互受力的实时动态效果；也可以添加其他仿真模型，如FLIP、Position-based等。碰撞检测（粒子间相互数据访问）可以结合自定义的加速结构和搜索算法，但必须包含硬件光线追踪（即硬件BVH树搜索）的应用，例如整个宏观场景用硬件光追的加速结构搜索，局部区域用自定义加速结构和搜索算法。

光追API可以用DirectX Raytracing (DXR)/Vulkan RT或AMD Heterogeneous Interface for Portability (HIP) 。不得使用第三方开源或闭源光追、物理引擎库/代码集成来实现粒子仿真部分，必须由选手自己实现。开发中如使用到其他第三方库，也必须满足开源协议。对于第三方引擎，推荐Cauldron（同竞赛项目一）。

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AMD

本竞赛面向全球开放，支持个人或团体（仅限在校学生）参赛，每支队伍不超过5位选手参与。参赛选手仅可从两个赛题中任意选择一个赛题报名参加。详细参赛说明参见竞赛网站，最终解释权归主办方所有。

该竞赛分为两个赛道，奖项设置如下：

一等奖 2支参赛队伍，奖金各3万元人民币

二等奖 2支参赛队伍，奖金各1万元人民币

三等奖 5支参赛队伍，奖金各4000元人民币

此外，进入决赛的参赛队伍，主办方将在决赛前为其提供 AMD Radeon显卡。完成基于AMD显卡的代码实现和性能优化。

点击链接填写报名问卷并参加比赛，可获得精美礼品，数量有限，先到先得（礼品将于比赛报名结束后陆续发出）。

https://csig-forms.mikecrm.com/eDV6MqX

竞赛项目三：行人属性识别

竞赛网站

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/922/0/introduction

目的与意义

随着人工智能的急速发展，行人属性识别在视频监控等领域有着良好的应用场景。行人属性识别是指基于行人图像，检测出行人后再判断行人具备哪种属性的过程。行人属性大多为与个体相关的语义特征，比较常见的行人属性包括性别、年龄、服饰的颜色款式及是否有背包、帽子等附属物品。被广泛应用于危险行为预警、交通违章监控、工业安防和自动售货机、自动柜员机(Automatic Teller Machine，ATM)、商场和车站等公共场所的目标人物锁定等领域。行人属性识别的应用能大规模提高在监控视频中提取有效信息的效率，降低人力物力的消耗。

本次挑战赛可以有助于锻炼选手解决真实场景问题的能力，为细粒度图像分类领域提供新的解决思路，推动其在真实场景下的落地。

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天翼云科技有限公司

参赛要求

本次大赛面向全社会开放，企业、高等院校、科研单位等均可组队报名参赛。每支参赛队伍人数最多不超过5人（每人只能参加一支队伍）。

时间节点

开放注册：6月5日-7月1日

榜单开放：7月1日-8月18日

材料提交：8月18日-8月21日

结果公示：8月25日-9月1日

总赛道决赛时间：9月22日-24日

奖项设置

总奖池：奖金10万+天翼云代金券1万

竞赛项目四：开放世界目标检测竞赛

竞赛网站

https://360cvgroup.github.io/OVD_Contest/

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目的与意义

1）对已定义类别的few shot检测；

2）对未定义类别的zero-shot检测。

开放词集目标检测有望成为未来目标检测算法开发的新范式。

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360公司

参赛要求

参赛者可以自由组队，每队不限人数

每位参赛者只能参加一只队伍

初赛和复赛期间，每个队伍单日限制提交2次结果

奖项设置

一等奖：1支参赛队伍，奖金3万元

二等奖：2支参赛队伍，奖金各1万元

三等奖：3支参赛队伍，奖金各5千元

联系人

竞赛项目五：CSIG FAT-AI 2023 人脸活体检测挑战赛（CSIG FAT-AI 2023 Face Anti-spoofing Challenge）

竞赛网站

https://fat.neliva.com.cn/CFAT2023

目的与意义

如今，人脸识别技术在各行各业中的应用越来越广泛，给人们日常生活带来便利的同时，也面临着各类人脸欺诈攻击。一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此针对防欺诈的人脸活体检测技术的深入研究已经势在必行。

为进一步提升人脸识别技术在实际应用中的安全性、可靠性，促进产学研深度融合发展，视频国家工程实验室继成功举办“CSIG FAT-AI 2021开放场景口罩人脸识别挑战赛”、“CSIG FAT-AI 2022开放场景人脸对抗伪装挑战赛”之后，与拉斯维加斯手机娱乐网站 、中国科学院自动化研究所携手，共同举办“CSIG FAT-AI 2023 人脸活体检测挑战赛”(简称：CFAT 2023)。

本次挑战赛旨在对人脸真伪进行判断，即判断视频或图像中捕获的人脸是否来自一个真实的人脸，还是来自照片或面具伪装的人脸。CFAT 2023的复赛测评数据来源于开放场景，为非公开数据集。

本次挑战赛分为初赛、复赛、决赛三个阶段，初赛与复赛将在线上举行。在初赛阶段，参赛者只可使用公开数据集SuHiFiMask中的人脸图片作为训练数据集，不可使用其他数据集。只有进入初赛最终排行榜前20名的参赛者方可参加复赛。复赛结束后，我们将要求前10名参赛者提交模型的训练代码，主办方将对获奖者的最优方案结果进行完整复现。进入复赛最终排行榜前3名的参赛者需参加线下的决赛答辩。

本次挑战赛将于2023年5月正式开赛，现已启动报名，报名网址：https://fat.neliva.com.cn/home/index。已在该网站注册成功并审核通过的拟参赛者需填写报名表进行登记，详请请见参赛文档。

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视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室

（简称“视频国家工程实验室”）

中国科学院自动化研究所

CSIG视频图像与安全专委会

合作单位

江苏范特科技有限公司

参赛要求

一、线上挑战赛阶段：2023.05.15 - 2023.09.08

公布测试方案、参赛报名: 2023.04.25

————  初赛开始  ————

初赛开启：2023.05.15. 8:00

初赛关闭: 2023.06.21. 23:59

发布初赛排行榜: 2023.06.24

——  初赛结束，复赛开始  ——

复赛开启: 2023.07.01. 8:00

复赛关闭: 2023.08.20. 23:59

发布复赛排行榜 : 2023.09.08

————  复赛结束  ————

二、线下答辩阶段：

2023年9月22-24日，在南京举办的第十二届拉斯维加斯手机娱乐网站 （ICIG 2023）上进行决赛答辩及颁奖。

董陈远 fat@neliva.com.cn

18510511981 

微信扫码加FAT群管理员申请入群（加群请备注：公司-姓名或学校-姓名）

竞赛项目六：跨模态技术应用挑战赛

竞赛网站

https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/944/0/introduction 

当前，跨模态大模型作为人工智能领域的热点研究技术之一，在模型规模和性能方面不断创出新高，正在以前所未有的速度成为AI新时代的新基座。跨模态大模型能够关联来自多种模态的信息、涌现出先进的信息表达能力，对人工智能技术研发和产业应用起到新一轮推动性作用，也为高校同学们和社会开发者带来了全新的开发范式、丰富的场景空间和新一轮的创新创业机会。

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百度飞桨

参赛要求

本次大赛面向全社会开放，企业、高等院校、科研单位等均可组队报名参赛。每支参赛队伍人数最多不超过5人（每人只能参加一支队伍）。

时间节点

开放报名：4月25日-6月31日

初赛：6月31日-7月2日

决赛：8月31日

结果公示：9月5日

总决赛及颁奖典礼：9月22-24日

奖金池共计5万元人民币，获奖者可以获得内推

联系人

liuconglin@baidu.com 刘老师

竞赛项目七：表格结构识别挑战赛

竞赛网站

http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=structure

在知识信息时代，文档是知识数据库创建、光学字符识别（OCR）、文档检索等众多认知过程的重要信息来源。表格作为一种特殊的实体，以简洁的形式传达重要信息，在金融、行政、档案文件等领域非常普遍。利用计算机对表格结构进行识别还原，能够辅助更高效地处理表格信息，具有非常重要的应用价值。

随着深度学习的迅猛发展，表格结构识别技术也取得了许多新的进展。为全面评估表格结构识别系统的性能，本次赛题收集了来源不用场景下的表格图像（有线表格和无线表格），如电子文档、拍照表格图像等。部分表格图像存在复杂背景、图像形变等，使得该任务极具挑战性。我们期待学术界和工业界的研究人员加入挑战，一起深入探讨表格结构识别技术。

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语音及语言信息处理国家工程研究中心

1、各培养单位正式注册教师

2、高校在读研究生以及博士生

3、国内各研究团体及企事业单位

时间节点

【初赛】2023年5月6日-2023年8月24日

报名启动：5月6日

数据集开放下载：5月13日

A榜测试开放：5月13日-8月22日

B榜测试开放：8月23日-8月24日17：00

名次公布：8月25日10：00

【总决赛】2023年9月22-24日

奖项设置

一等奖1名，奖金 5万元人民币

二等奖1名，奖金 3万元人民币

三等奖1名，奖金2万元人民币

联系人

AICompetition@iflytek.com (iFLYTEK A.I.开发者大赛组委会)