1月23日，2020 CCF大數(shù)據(jù)與計(jì)算智能大賽（簡稱CCF BDCI）決賽暨中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會在長沙落幕。作為全球大數(shù)據(jù)及人工智能領(lǐng)域算法、應(yīng)用和系統(tǒng)挑戰(zhàn)最具影響力的大型賽事之一，本屆大賽共吸引了全球3萬多支隊(duì)伍參賽，提交作品8萬余件。歷經(jīng)三個(gè)多月的激烈角逐，來自中科院深圳先進(jìn)院多媒體研究中心（以下簡稱“SIAT-MMLAB”）的“隨緣分割”團(tuán)隊(duì)在決賽中拿下“遙感影像地塊分割”賽題冠軍，并在64支獲獎(jiǎng)隊(duì)伍中脫穎而出，榮獲CCF BDCI綜合特等獎(jiǎng)。

此次大賽的“遙感影像地塊分割”賽題要求參賽者使用相同數(shù)據(jù)，結(jié)合賽題場景自行設(shè)計(jì)算法思路、輸出算法模型，呈現(xiàn)遙感影像地塊分割模型在多個(gè)類別上的效果。參賽者不僅要考慮準(zhǔn)確性，還要考慮水體類和道路類的連通性。由于數(shù)據(jù)集類別極度不均衡，建筑、道路和草地類總面積不到5%，而道路與水體分割又一直是遙感影像分割的難題，單純依賴分割網(wǎng)絡(luò)難以在分割區(qū)域的完整連續(xù)性上實(shí)現(xiàn)較好效果。因此，對道路、草地和水體類的處理是關(guān)鍵。

“隨緣分割”團(tuán)隊(duì)借鑒自適應(yīng)增強(qiáng)的思想，提出正負(fù)多階段采樣、類別針對性重采樣等方法得到不同概率分布的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并用這些數(shù)據(jù)快速訓(xùn)練一批弱分類器，通過逐像素動(dòng)態(tài)加權(quán)融合的方式得到強(qiáng)分類器。團(tuán)隊(duì)巧妙轉(zhuǎn)換連通性問題為二分類問題，保證了道路和水體較好的連通性，并結(jié)合傳統(tǒng)圖像形態(tài)學(xué)處理，進(jìn)一步增強(qiáng)了連通性，包括閉運(yùn)算連接斷裂處、中值濾波去毛刺、閾值篩選去除孤立像素團(tuán)等。值得一提的是，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種骨架連通性增強(qiáng)方案，對特殊類提取骨架并進(jìn)行適當(dāng)?shù)嘏蛎浉g，在增強(qiáng)連通性的前提下保證連通區(qū)域不會過度超出原始預(yù)測區(qū)域，還根據(jù)數(shù)據(jù)的特性設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)優(yōu)先級覆蓋算法。最終方案可以得到魯棒且平滑的預(yù)測，在賽道的A榜B榜都以較大的優(yōu)勢領(lǐng)先于第二名。

據(jù)悉，獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)成員都是來自SIAT-MMLAB的中國科學(xué)院大學(xué)研究生，其中隊(duì)長黎昆昌負(fù)責(zé)算法設(shè)計(jì)與代碼實(shí)現(xiàn)等，隊(duì)員陳慶、黃謀瀟、賀夢哲、劉茜娜負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理、參數(shù)調(diào)整、鏡像封裝等。雖然地塊分割是參賽成員們第一次踏足的領(lǐng)域，但在SIAT-MMLAB導(dǎo)師喬宇研究員、石武博士、何軍軍等的指導(dǎo)和支持下，這支資歷尚淺的團(tuán)隊(duì)積極探索、相互鼓勵(lì)、認(rèn)真?zhèn)鋺?zhàn)，才最終成功脫穎而出。

本屆大賽由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會（CCF）主辦，CCF七大專委會、教育部易班發(fā)展中心、長沙市科技局、長沙高新區(qū)管委會、湖南大學(xué)、數(shù)聯(lián)眾創(chuàng)共同承辦。

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