在海华AI挑战赛·垃圾分类技术组赛道中，参赛者需要利用机器学习和深度学习技术来对垃圾进行分类。这包括图像识别、物体检测、语义分割等任务，以实现对不同类型的垃圾（如塑料、纸张、金属、玻璃等）的准确识别和分类。

为了完成这项任务，参赛者需要收集大量的垃圾图像数据，并进行预处理，包括图像增强、裁剪、缩放等操作，以提高模型的训练效果。然后，他们可以使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等深度学习模型来进行特征提取和分类。

此外，参赛者还需要关注垃圾图像的标注问题，即如何为每个类别分配正确的标签。这可以通过人工标注或半自动标注方法来实现。最后，通过训练和测试数据集上的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等），参赛者可以评估自己的模型性能，并不断优化和改进。2020海华AI挑战赛·垃圾分类 赛道二:技术组赛道