最近在整理一些语义分割比赛的Benchmark，顺路来回答下这个问题吧。我主要是做医疗影像相关，同时也关注CV领域泛计算机视觉任务。下面提供一些我了解的平台和相关的计算机视觉的比赛，医疗影像会偏多一丢丢。
2018年的比赛刚刚结束，视觉相关的任务有自动驾驶检测和分割、短视频分类、眼底病灶分割、农作物病害检测（分类）。2017年还有关键点检测任务和图像理解任务（Image Caption）。可以说，这两年的比赛覆盖了计算机视觉的大部分主流任务。在这里也小小的安利下自己的工作，答主有幸在今年眼底分割赛道拿了Top5，目前数据集和代码全部开源。
目前在进行的比赛有：钢筋智能盘点（目标检测）、肝癌影像智能诊断（3D分类）、汉字书法多场景识别（文本检测）
Kaggle不用多说了，Google亲儿子，办竞赛专业户。Kaggle的好处是，有很多竞赛大牛把自己的方案分享出来和大家一起讨论，是很好的学习路径。基本上国内的很多比赛在Kaggle上都能找到相似的。比如DataFountain正在举办的这个肝癌分类，2017 Data Science Bowl 做的是肺癌的分类比赛，只能提示到这里了^_^。最近刚举办的有，鲸鱼识别（分类）和地震图像的盐体分割（语义分割）。
Grand-Challenge上汇集了非常全面的医疗影像相关的竞赛，很多都是MICCAI和ISBI等会议当年的workshop。设计的任务也非常全面，检测、分割、分类、重建、配准等。同时也按照研究的身体部位(脑、肺、眼底等)进行的竞赛分类，总之是做医疗影像同学的福音网站。
生活垃圾分类是一项系统工程，也是一项长期艰巨的任务，现在全社会都在关注垃圾分类的话题，怎么样做到最简洁的分类、最智能的分类，以及垃圾后运输处理的全周期的升级管理是重中之重，更是最值得投入研究的领域。
基于此背景，中关村海华信息技术前沿研究院与清华大学交叉信息研究院联合主办，中关村科技园区海淀园管理委员会与北京市海淀区城市管理委员会作指导单位，华为NAIE云服务提供一站式AI开发环境的“2020海华AI挑战赛·垃圾分类”以垃圾图片深度学习为基础依据，赋能人工智能去解决生活端的垃圾分类问题，通过挑战赛的形式增加解决方案的“脑容量”，获得更大范围的人才，解决在生活端的垃圾分类问题，使生活更便利；更为未来在垃圾处理流程中其他环节能贡献有价值的解决方式。
挑战赛设计之初考虑到更大的覆盖面，也肩负培育“AI年轻人”的成长，故大赛开设两条平行赛道，分别为针对中学组基本算法的单垃圾图片识别，以及针对高校学生和技术人员的多垃圾图片算法识别。双赛道共设奖金池叁拾万元；旨在更大范围的激发科技探索热情，挖掘更具价值的算法优化和创新。
杂七杂八的没啥知名度或者一次性的比赛建议不要参加了，一是奖项没有足够说服力，二是都是一些生僻细分领域不利于知识体系的构建和持续有效的经验积累，仅仅奖金那点儿小钱也不值得浪费生命~
包括：AI Challenger 全球AI挑战赛，天池医疗AI大赛，FashionAI全球挑战赛，人工智能创新大赛，中国机器人及人工智能大赛等12个比赛。
