听起来像博士课题：
在活的显微影像里，追踪每一个细胞。
但它其实是一场向所有人开放的全球竞赛。
这是 Kaggle 上一场由 Biohub 主办的竞赛：Cell Tracking During Development。
说人话——用显微镜拍下来的活体影像，让模型自己去认出每一个细胞，再把它的运动轨迹还原出来。听起来像科研课题，其实就是最典型的一条 CV 赛道：目标检测 + 多目标追踪，一个模型同时解决两个问题。
为什么值得打？
01｜真实科研影像数据。不是刷题用的玩具数据集，是实验室里真在用的东西。
02｜方向对口。目标检测和时序追踪，正是 AI / 计算机视觉方向最核心的两块能力。
03｜成果看得见。公开排行榜 + 可复现的 Notebook，是能写进作品集、也能被验证的东西。
谁在带你
Allen 老师 —— Kaggle 个人战绩 7 金 3 银 3 铜，学生累计 25 铜 12 银，长期做医学影像算法。这道题和他是同一个技术源头。
Eric 老师 —— 莫纳什大学博士，数据方向讲师，负责把基础打牢。
顺带说一个战绩：今年我们 4 位同学组队出战 Kaggle「AI Agent Security」，在 4186 支队伍中拿到第 29 名，斩获银牌。
关键时间点
9.22 报名 / 组队截止 ← 还剩 12 天
9.29 最终提交截止
目前导师正在带同学做题，组队还可以加入。
第一次参赛也没关系——有人陪跑，才打得完全程。