计算机视觉竞赛涵盖了多个不同的任务和挑战，主要包括以下几类：
分类任务
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一，例如Kaggle上的Human Protein Atlas Image Classification。
分割任务
语义分割涉及将图像中的每个像素分配给一个类别，如Kaggle上的RSNA Pneumonia Detection Challenge。
目标检测任务
目标检测旨在识别图像中的多个对象及其位置，例如Kaggle上的Airbus Ship Detection Challenge。
行为分析
封闭环境中行为分析识别算法及软件，如泰达杯。
超分辨率
优酷视频增强和超分辨率挑战赛，如天池。
自动驾驶
基于虚拟仿真环境下的自动驾驶交通标志识别，如DataFountain。
红外小目标检测
广域红外小目标检测挑战赛，如某次大会。
数据集和教程
一些竞赛平台提供专门的数据集和教程，帮助参赛者熟悉计算机视觉的基础知识和技能。
这些竞赛不仅提供了技术挑战，还有助于推动计算机视觉领域的研究和应用发展。通过参与这些竞赛，参赛者可以学习到最新的技术和方法，并与全球的研究者交流。
建议初学者从Kaggle开始，逐步深入到其他平台，如天池和AI Challenger，以积累更多的实践经验和技术能力。