機械学習コンペ

※ ChatGPT曰く

主催者：Google（元：独立企業、2017にGoogleが買収）

特徴：世界最大規模のデータサイエンス競技プラットフォーム。コンピュータビジョン系のコンペも非常に豊富。

画像系の人気コンペ例：

Cassava Leaf Disease Classification

SIIM-ISIC Melanoma Classification（医療画像）

Happywhale - Whale and Dolphin Identification

開催期間：2010〜2017年（現在は終了）

特徴：

AlexNet, VGG, ResNet など多くの伝説的モデルが登場。

画像分類・物体検出・ローカリゼーションのベンチマーク。

現在は後継コンペに移行。

3. Visual Task Adaptation Benchmark (VTAB)

主催：Google Research

特徴：

多様な画像認識タスクに対して事前学習モデルの汎化性能を評価。

ImageNet事前学習 → 少量データでのファインチューニング性能を重視。

タスク数：19種（分類・物体・自然画像・医学画像など）

4. Robust Vision Challenge (RVC)

開催：CVPR、ECCVなどの国際会議併設

特徴：

画像分類・検出などの「頑健性（ドメインシフト）」に着目。

各種データセットで事前学習したモデルを横断的に評価。

特徴：

教育・研究寄りの競技も多く、ユニークな課題（例：視覚推論、合成画像理解など）。

ゲーミフィケーション（例：Minecraft AI Agent）との融合もある。

画像系の例：

Food Recognition Challenge

NeurIPS Procgen Challenge（視覚-行動連携）

特徴：

社会課題（医療、衛星画像、気候など）に焦点を当てたコンペ。

医療画像、農業画像の分類問題などあり。