阿里巴巴“图像和美”团队联合香港理工大学纺织与制衣系共同举办2018FashionAI全球挑战赛。大赛退出业界第一个同时符合服饰专业性和机器学习要求的大规模高质量时尚数据集，提供了百万奖金池，召集全球人工智能研发者。大赛主要需要解决两个问题，服饰关键点定位和服饰属性标签识别。

比赛现在还在继续还可以报名参加比赛。

奖项设置

大赛总奖金134万，每个赛道奖金池67万。

初赛奖励

初赛冠军：获得价值一万元人民币大赛奖品

决赛奖励

冠军：1支队伍，奖金50万人民币，颁发获奖证书

亚军：1支队伍，奖金10万人民币，颁发获奖证书

季军：1支队伍，奖金伍万人民币，颁发获奖证书

决赛第4-5名：各1支队伍，奖金壹万人民币，颁发获奖证书

阿里校招绿色通道

实习offer：决赛TOP3团队，获得阿里巴巴-图像和美组实习offer，每队限一名选手；

直通终面：复赛TOP10团队，获得阿里招聘直通终面资格，每队限两名选手；

免笔试：复赛TOP20团队，入围阿里校园招聘绿色通道（直接安排初面），在校期间均有效。

竞赛题目

机器分析服饰容易受到尺度和形变的影响，比如拍摄的距离角度、服饰摆放方式、模特姿势等等。借助服饰的关键点定位技术，可以帮助克服上述影响，推动服饰部位对齐，服饰局部属性识别，服饰图像自动编辑等应用的效果提升。

竞赛数据

数据来源：图像数据采自阿里电商数据。

本期比赛专注于女装的服饰关键点定位。基于服装设计知识，我们定义了一套服饰的关键点，并梳理了在女装6大专业类别（上衣、外套、裤子、半身裙、连身裙、连身裤）下的具体定义，要求参赛者设计算法进行定位预测。考虑到服饰知识的复杂性，本期我们仅保留了单商品/单模特的展示图，并会显示告知参赛者每张图片待预测的商品所属类别（由于连身裤在实际场景下不常见，不进入本次竞赛）。

具体关键点定义参见训练数据集内的readme.md

服装5大类关键点示例：

注：图3展示了无肩点的情况，图5展示了遮挡点的情况。

提交说明

参赛者需要预测测试集里面的图像的关键点，产出结果文件命名为result.csv，且字段与训练文件一致，需要包含26个字段。但对于一个具体类别的图像，只需要预测该类别对应的关键点。

评估指标

本次竞赛采用NE (Normalized Error)作为总的比赛排名指标。

NE: 在只考虑可见点情况下，预测点和标注点平均归一化距离。

评估公式

其中 k 为关键点编号，dk 表示预测关键点和标注关键点的距离，sk 为距离的归一化参数（上衣、外套、连衣裙为两个腋窝点欧式距离，裤子和半身裙为两个裤头点的欧式距离），vk 表示关键点是否可见。

目前排行榜也在更新

官网报名链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/introduction.htm?raceId=231648