國海院海廢影像辨識國際AI競賽 開放海量資料共解海洋治理難題

海廢影像辨識國際AI競賽自即日起開放報名，歡迎踴躍報名參加。國海院

海洋廢棄物治理進入資料與模型應用階段，如何讓長期累積的海岸影像資料轉化為可用於調查、判讀與監測的技術工具，成為海洋治理數位化的重要課題。國家海洋研究院在海洋委員會指導下，主辦「2026海廢影像辨識國際AI競賽」，以逾2萬張真實海廢影像資料集為題，邀請國內外AI、資料科學、電腦視覺與海洋科學相關團隊參與。競賽由Amazon Web Services（AWS）擔任AI技術支持，並透過工研院AIdea人工智慧共創平台進行資料解題與模型評測，即日起開放報名。

國海院出題  讓AI走進海洋治理現場

海洋廢棄物長期是海岸環境治理的基礎工作，也是不易處理的現場問題。海岸現場的廢棄物種類繁雜，物件分布零散，外觀又受到日曬、海水沖刷、泥沙覆蓋或破損影響，人工調查與影像判讀往往需要投入大量時間與人力。

本次競賽採用國海院既有海廢影像資料集，逾2萬張影像均附YOLO方框標註，涵蓋常見海岸廢棄物、塑膠垃圾、漁業相關廢棄物與其他人工廢棄物。競賽採「後映射」策略，參賽者先以官方原始類別訓練模型，預測階段再依規則映射為20個正式辨識類別，最終以19+1類主要海廢目標進行評分。

此一競賽設計使參賽團隊須直接面對真實場域資料的限制與挑戰，包括影像背景複雜、物件類別多樣、外觀差異明顯等問題，並以可量化評測的物件偵測模型回應實務需求。對海洋治理而言，這不只是資料開放，也在既有調查基礎上，驗證AI技術能否轉化為可用工具的重要過程。

競賽分為初賽與複賽兩階段，評估指標以mean Average Precision（mAP）為主，並以IoU 0.5作為判定標準。為兼顧後續應用條件，競賽另設「最佳輕量化優化獎」，以NetScore綜合模型精確度、模型大小與運算複雜度，鼓勵團隊開發兼具辨識能力與低資源消耗的模型，讓未來應用於海岸巡查、無人機影像判讀或長期環境監測時，更有機會符合實務部署需求。

串聯國際雲端技術與AIdea平台  支援青年與技術團隊實作

本次競賽結合AWS與工研院AIdea人工智慧共創平台等技術與平台資源，協助參賽團隊完成模型開發、訓練、測試與評測。競賽期間以AWS作為開發環境，提供機器學習服務Amazon SageMaker AI與雲端運算資源，並安排技術工作坊，協助競賽團隊熟悉雲端AI開發工具與模型訓練流程。

工研院AIdea人工智慧共創平台則負責賽事執行與資料解題支援，並以自動化評測機制進行計分。透過一致的雲端開發基礎與評測流程，參賽團隊可在相同環境中進行模型實作，也有助於競賽維持公平性與可驗證性。

本次競賽開放高中生、大專校院學生與社會人士組隊參與，每隊2至5人，鼓勵跨校、跨系、跨領域合作。參賽團隊可結合AI模型開發、資料科學、電腦視覺與海洋科學等不同能力，針對海洋廢棄物辨識任務提出可被評測的模型成果。「2026海廢影像辨識國際AI競賽」已開始報名，8月10日截止報名。競賽總獎金新台幣30萬元，並另設最佳輕量化優化獎2名。

國海院表示，期望透過本次競賽，匯聚AI技術社群、研究機構、學術界與產業界能量，將海廢影像資料轉為可用於環境監測的模型成果，也為台灣海洋治理累積更多資料基礎與AI應用經驗。

更多競賽詳情與報名方式請至活動網站。