需要解决的问题
王老师用显微镜拍摄了大量植物叶片细胞图像，发现主要可以分成三类：叶片表皮细胞、保护组织细胞和分生组织细胞。希望让 AI 自动识别图片中是哪种细胞，这样就不需要人工一个个判断。
问题提炼：给定一张 80×60 的植物细胞灰度图，让模型输出它属于哪一类细胞。
📷 三类细胞示例
覆盖叶片表面，形状较规则
排列紧密，负责保护
细胞更小，能持续分裂
拖拽一张细胞图片，体验模型的工作流程
示例图片
提示：拖拽到左侧输入接口即可
① 输入接口
把图片拖到这里
② AI 模型处理
等待输入...
③ 输出结果
结果会显示在这里
如何评价一个 AI 模型？
包含 3,000 张带标签的细胞图片，同学们可以自由使用它来训练任意模型。
📦 3,000 张 · 带标签提示：同一个训练集可以拖拽给不同模型，比较它们的学习效果。
模型 A · 轻量级 CNN
结构简单，训练快，但对复杂纹理不够敏感。
模型 B · 增强版 CNN
结合注意力模块和数据增强，兼顾速度与精度。
模型 C · Vision Transformer
捕捉全局纹理的“巨无霸”，精度最高但训练最慢。
评委手中“锁住”的 500 张图像。只有提交的模型才能在这里评测，系统只会返回准确率。
🔒 500 张 · 无标签请拖拽到右侧评测区，查看模型在隐藏数据上的表现。
评测控制台
流程：1) 选择已提交的模型 → 2) 拖拽测试集到下面的评测区 → 3) 查看准确率与点评
把测试集拖到这里启动评测
未选择模型或未提交将无法评测提交模型并拖入测试集后，这里会显示真实准确率与建议。
为什么还要 A 榜和 B 榜？
小明一次次打榜，问题出在哪里？
小明参加了一个算法比赛，获得比赛第一的算法可以投入实际应用，为了获得第一名，他开始不断调整模型。下面是他的调试过程：
等待开始 · 训练
点击下方按钮，观察小明如何一步步打榜。
提交记录
尚未提交
小明的排名
还没有排名
榜单片段（A 榜）
- 模型 C95.0
- 模型 B93.2
- 模型 A92.5
算法上线后的真实表现
上线当天，小明的新数据通过率只有 72 分，同学们都惊呆了——榜上不是第一名吗？
比赛是怎么避免“背模拟题”的？
真正的 AI 赛事会把测试集再细分：一部分给参赛者随时查看成绩，另一部分用于最终排名。
训练集
我们上面训练模型 A/B/C 时用的数据。
- 公开，可直接访问
- 用来教模型“细胞该怎么分”
公共测试集（Public Test）
形成 A 榜，榜单实时公开。
- 不能直接访问
- 帮助看模型有没有进步
私有测试集（Private Test）
形成 B 榜，比赛结束后公布，用于最终排名
- 不能直接访问
- 比赛结束后最终排名
A 榜（公开，可查看实时排名）
- 模型 A97.5
- 模型 C94.0
- 模型 B92.8
像模拟考排名，随时刷新。
B 榜（隐藏，比赛结束后公布，用于最终排名）
- 模型 C93.5
- 模型 B88.6
- 模型 A81.0
相当于中考，决定最终名次。