110万总奖池！芜湖大赛赛题解读第一弹：Open-set算别识别与多模态融合技术挑战

数字化浪潮中，算法是推动技术革新和产业升级的核心力量。2024长三角（芜湖）算力算法创新应用大赛，特别设立算法赛道，聚焦于Open-set算法识别和多模态融合技术挑战，旨在探索算法的无限可能，推动人工智能技术的深度发展。

基于目标检测的Open-set算法识别是一项前沿技术挑战，要求参赛者在不完全已知的类别集合中进行识别任务。这项任务对于智能制造、交通运输、应急管理和智慧城市等关键领域具有重大意义。在这些领域，能够准确识别未知对象的能力至关重要，它不仅能够提升系统的鲁棒性，还能够在多变的环境中保持高效运作。

现实世界的数据常常是不完整的，特别是在某些类别上，我们可能只有非常少的样本或者根本没有样本。尤其是在开集目标检测问题中，算法需要处理训练阶段未出现过的类别。本赛题通过引入训练数据中的标签缺失情况，模拟了这一挑战，要求参赛者开发出在训练数据中部分标签缺失的情况下，仍能对测试集上所有标签进行准确检测的算法。

训练集数据量较少，并且不包含部分标签类别。算法需要在有限训练样本下，尤其是面对部分标签缺失时，仍能有效检测到所有类别。

数据集大小12.322 G，训练集：3848，测试集：16047，样例集：100

多模态能力是人工智能算法后续技术的发展重点，多模态融合模型可以将不同类型的数据通过预处理转化为统一的表示形式，然后结合多个模态的信息，进行联合建模和分析。

该种模型可以在多个领城中发挥重要作用，比如在自然语言处理领城中，将语音、文本和围像等多种数据进行融合提高自然语言处理的准确性和泛化能力。在医疗领城中，将医学影像、病理切片慕因测序等多个模态的数据融合在一起，提高疾病诊断和治疗的精度和效率。

虽然多模态技术已经取得了显著的进展，但仍然存在许多挑战和问题。数据获取与标注、数据融合与冲突解决、跨模态语义理解、隐私与安全、可解释性与鲁棒性等问题，因此，需要进一步探索和发展多模态技术的理论和方法，以实现更加高效、准确、可解释和鲁棒的多模态人工智能应用。

根据多模态目前研究痛点 ，阐述多模态融合发展的技术升级及应用策略，展现多模态在各大行业领域的应用与实现，形成完整的解决方案。

我们诚邀全球的研究机构、企业和个人，无论您是资深的算法专家还是充满激情的创新团队，只要您对算法充满热情，对技术革新有着独到的见解，都欢迎您参与到这场算法的盛宴中来。

算法赛道-基于目标检测Open-set算法识别

冠军：共1支队伍，每支队伍 5 万元奖金

亚军：共1支队伍，每支队伍 3 万元奖金

季军：共1支队伍，每支队伍 2 万元奖金

算法赛道-多模态融合技术挑战

冠军：共1支队伍，每支队伍 12 万元奖金

亚军：共1支队伍，每支队伍 8 万元奖金

季军：共1支队伍，每支队伍 4 万元奖金

优胜奖：共2支队伍，每支队伍 5000 元奖金

（更多奖项查看大赛官网）

优秀团队将有机会获得丰厚的奖金以及一系列项目发展支持，包括但不限于办公空间、企业服务、资源对接、孵化及培训等。

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