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AI开发者们请注意：

几个月前，AI研习社举办了一场关于美食识别的比赛，要求参赛者从给定的图片中准确地区分豆腐和土豆。这项挑战吸引了许多图片识别爱好者，为他们提供了一个初步实践的机会。

相较于首次美食识别挑战赛，这次的新比赛2.0版本难度有所提升。除了食材种类大幅增加外，不同食材的图片识别难度也有所提高。这对专注于图像识别的开发者来说，无疑是一次非常值得尝试的挑战！

此次比赛从二分类问题升级为多分类问题，不仅仅是增加了两种食材类别，而是将识别任务变得更加复杂。二分类问题通常只需要将类别分为两类，如真（1）和假（0），并且可以利用测试结果与实际情况的对比生成一个包含四个数据项的混淆矩阵，包括：真阳性（TP）、假阴性（FN）、假阳性（FP）和真阴性（TN）。

此外，还有多种衡量模型质量的指标，如精确率（Precision）、召回率（Recall）和准确率（Accuracy）。而在多分类问题中，比如本次比赛涉及的四种食材，分类数量将相应增加，并且混淆矩阵也将从2x2变为4x4。随着分类数量的增加，问题的复杂性也随之增大。

多分类问题的解决思路通常是将其拆解为多个二分类问题。常见的拆分策略有三种： - 二元关联：将每个标签视为独立的分类问题，通过两两配对生成N(N-1)/2个二分类任务； - 分类器链：每次将一个类别作为正例，其他作为反例，训练N个分类器，测试时选择置信度最高的类别作为最终结果； - 多分类策略：基于纠错输出码的方法，首先对N个类别进行M次划分，然后用M个分类器分别预测测试样本，最终得出预测结果。

对于多分类问题，选择合适的评估指标非常重要。对于分类任务，评价指标主要关注分类系统的准确性，可以参考二分类中的精确率、召回率和准确率等指标。

本次比赛的任务是正确判断美食图片中的食材类型。食材种类包括：茄子（0）、山药（1）、苦瓜（2）和西兰花（3）。这比上一次的挑战难度更大，但每张图片仍然只包含一种食材。

比赛的数据集包含训练集6140张图片和测试集856张图片。参赛者需根据美食图片中的食材进行分类，食材对应的数字分别为：茄子=0、山药=1、苦瓜=2、西兰花=3。

比赛将于2020年2月13日18:00开始，至2020年3月14日23:59结束。总奖金池为3000元，设有三种奖项：参与奖（30%）、突破奖（20%）和排名奖（50%）。更多比赛详情及数据集下载链接，请访问比赛主页：https://god.yanxishe.com/26

比赛评审将完全透明，每天24:00更新官网排行榜，参赛者可以随时查看自己的排名情况。希望各位开发者积极参与，挑战自我！