2月8日，迪拜世博會(huì )Earth AI（地球觀(guān)測人工智能技術(shù)）競賽結果于線(xiàn)上直播公布，復旦大學(xué)Holiday Coder（假日程序員）團隊榮獲冠軍。
Holiday Coder團隊成員都來(lái)自復旦大學(xué)電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗室金亞秋院士團隊，分別為2021級碩士生蒲欣洋、宋婧多和2019級博士生賈赫成。
復旦大學(xué)Holiday Coder團隊：蒲欣洋、宋婧多、賈赫成
迪拜世博會(huì )Earth AI競賽共有9支高校團隊參加，他們分別來(lái)自中國、意大利、阿拉伯聯(lián)合酋長(cháng)國等國。比賽于1月28日至2月4日舉行，為期一周。這也是世博會(huì )首次舉辦的人工智能技術(shù)競賽。
新春逢盛事，復旦學(xué)子奮戰7天奪得人工智能?chē)H賽事冠軍
除夕之夜，家家戶(hù)戶(hù)圍坐桌前，吃年夜飯，觀(guān)看春晚，其樂(lè )融融。十一點(diǎn)多的時(shí)候，復旦Holiday Coder團隊蒲欣洋、宋婧多和賈赫成三位同學(xué)卻坐到了電腦前，召開(kāi)專(zhuān)屬于他們的線(xiàn)上會(huì )議。
迪拜世博會(huì )Earth AI競賽恰逢中國春節期間舉行，時(shí)間緊迫，團隊成員只能于歡度佳節、走親訪(fǎng)友之余，在晚10點(diǎn)后進(jìn)行線(xiàn)上會(huì )議、語(yǔ)音交流，時(shí)常討論至凌晨1、2點(diǎn)。他們串聯(lián)起陜西西安、遼寧阜新和浙江東陽(yáng)三地，為了一個(gè)共同的目標展開(kāi)“頭腦風(fēng)暴”。
隊長(cháng)蒲欣洋道出了春節期間依然參賽的原因：“因為這樣的世界級比賽可遇不可求，并且其基于人工智能技術(shù)的遙感圖像識別競賽任務(wù)和我們平時(shí)的研究課題聯(lián)系非常緊密，有比較多的經(jīng)驗和競賽積累。在為期一周的競賽中，能夠提升自己的實(shí)戰經(jīng)驗和代碼能力，也是不可多得的寶貴機會(huì )。”
Earth AI競賽圍繞人工智能技術(shù)的圖像識別與解譯展開(kāi)。主辦方提供了2100張圖片，這些遙感圖像的目標場(chǎng)景切片分類(lèi)共21類(lèi)，如農業(yè)用品、飛機、海灘、建筑物、叢林、住宅等，每個(gè)類(lèi)別100張圖片。前六天為訓練階段，團隊通過(guò)人工智能技術(shù)，對2100張切片的訓練集進(jìn)行自動(dòng)化分類(lèi)，不斷對算法模型進(jìn)行優(yōu)化。
蒲欣洋為比賽訓練模型
2月4日，決賽當天，主辦方開(kāi)放最終決賽的測試數據集，包括2100張圖片與140張圖片兩部分，不包含分類(lèi)標簽。在最后2小時(shí)的時(shí)間內，各團隊利用算法進(jìn)對圖片進(jìn)行分類(lèi)識別，將識別結果上傳至主辦方。
主辦方宣布復旦團隊奪冠
最終，復旦Holiday Coder團隊各項指標精確度一騎絕塵，摘得桂冠！
“我們的模型能夠取得最高的成績(jì)，很重要的因素之一是實(shí)驗室前期在該領(lǐng)域的人工智能技術(shù)積累。”隊長(cháng)蒲欣洋說(shuō)。本次競賽開(kāi)放的數據集，每個(gè)類(lèi)別只有100個(gè)樣本，而一般深度學(xué)習技術(shù)需要每類(lèi)至少數千個(gè)樣本，才能達到較高的識別精度。此外分類(lèi)精細度要求很高，如居民區需要細分為低、中、高三種密度，這些都加大了精準分類(lèi)的難度。
實(shí)驗室長(cháng)期以來(lái)研究遙感物理機理，把物理機理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )深度融合，發(fā)展可解釋、強泛化的人工智能技術(shù)。在前期技術(shù)積累基礎上，針對本次競賽樣本少和精細分類(lèi)等難點(diǎn)，進(jìn)一步采取了數據增強、數據增廣、遷移學(xué)習的策略，最終解決了這一難題，使得訓練的模型在測試集上達到了極高的準確度。
時(shí)值壬寅新春舉辦的競賽，恰好在2022北京冬奧會(huì )開(kāi)幕日落下帷幕，又在女足奪冠、奧運摘金捷報頻傳的日子里，復旦學(xué)子增添了一個(gè)國際賽事奪冠的喜訊。
“這次比賽的意義對我們來(lái)說(shuō)不僅僅是一次鍛煉，并且給了我們機會(huì )去了解去結識世界眾多高校中，同樣致力于人工智能遙感圖像研究的教授學(xué)者們，促進(jìn)我們在科研中擴寬視野，并且激勵我們向更廣闊的領(lǐng)域探索和發(fā)展。”蒲欣洋說(shuō)。
冠軍團隊成員之間，有的只有一面之緣，有的素未謀面
“其實(shí)，我和蒲欣洋師妹還沒(méi)見(jiàn)過(guò)面，跟宋婧多師妹也只見(jiàn)過(guò)一面。”賈赫成說(shuō)。
在獲知Earth AI競賽的相關(guān)信息后，去年剛入學(xué)的碩士生蒲欣洋和宋婧多很快便決定參賽，她們期待著(zhù)在實(shí)戰中檢驗所學(xué)的圖像識別技術(shù)。
作為博士師兄，賈赫成接到師妹們的組隊參賽邀約時(shí)，起初有些猶豫。“畢竟過(guò)年期間，想要多陪陪家人。后來(lái)想了想，還是應該加入隊伍，因為參賽是很好的鍛煉機會(huì )，可以一起學(xué)到很多。”
賈赫成參與的團隊在2020年“天智杯”人工智能挑戰賽奪冠
賈赫成參賽經(jīng)驗豐富，曾于2020年與實(shí)驗室同學(xué)組隊參加“天智杯”人工智能挑戰賽，榮獲冠軍。同年舉辦的第四屆“中科星圖杯”高分遙感圖像解譯軟件大賽上，賈赫成帶隊參加光學(xué)遙感圖像飛機目標檢測和識別的國際賽道比賽，位列第五。他還長(cháng)期在外地參與衛星遙感相關(guān)的科研項目，實(shí)踐經(jīng)驗豐富。
賈赫成（左三）與2020年“中科星圖杯”高分遙感圖像解譯軟件大賽團隊成員在實(shí)驗室合影
就這樣，賈赫成與線(xiàn)下只見(jiàn)過(guò)一面的宋婧多，以及還未見(jiàn)過(guò)面的蒲欣洋組成了“云”端的團隊。
團隊三人分工明確，團結協(xié)作。隊長(cháng)蒲欣洋負責目前主流識別算法的調研，對比后基于swin-transformer（基于滑窗操作層級設計的深度自注意力網(wǎng)絡(luò )）算法進(jìn)行優(yōu)化。針對這次比賽，他們發(fā)現每一類(lèi)別開(kāi)放的數據極少，數據擴充和增強是重點(diǎn)工作，由宋婧多和賈赫成負責。算法調優(yōu)和數據擴充兩部分齊頭并進(jìn)，同時(shí)完成，再將調優(yōu)后的算法用增廣后的數據進(jìn)行測試，以及其他對比算法進(jìn)行測試，才得出了最后準確度極高的結果。
結合之前比賽接觸到的一些場(chǎng)景分類(lèi)、目標識別的數據，以及網(wǎng)上公開(kāi)的一些場(chǎng)景分類(lèi)的數據集，宋婧多和賈赫成把數據集整體擴充了七倍左右，從2100張擴到了14000多張的數據集。數據擴充和增強對他們日后的科研工作也有所啟示。
比賽還剩兩天的時(shí)候，算法模型已調試出來(lái)，賈赫成在團隊群里堅持說(shuō)：“我們需要把數據增強的任務(wù)做完，這樣比賽才算完整。”這激發(fā)了他們的干勁，還有隊長(cháng)蒲欣洋調試模型的耐心，都讓隊友們印象深刻。
“雖然比賽時(shí)間很短，我卻從兩位隊友身上學(xué)到了很多，尤其是他們堅持的精神。”宋婧多說(shuō)。
人才輩出的背后，是金亞秋院士榜樣的力量
團隊三位成員認為榮獲冠軍與導師徐豐日?？蒲幸庾R的培養，答疑解惑，指導思路密不可分。早在2019年，復旦大學(xué)電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗室金亞秋院士團隊的徐豐教授和王海鵬教授曾率領(lǐng)團隊斬獲第一屆“天智杯”人工智能挑戰賽兩項冠軍，并蟬聯(lián)兩屆“天智杯”人工智能挑戰賽某科目冠軍。多項國內國際競賽中，都有實(shí)驗室學(xué)子獲獎的身影。
人才輩出的背后，是中科院院士、信息科學(xué)與工程學(xué)院教授金亞秋榜樣的力量、星光的指引。據了解，金亞秋院士領(lǐng)銜的實(shí)驗室是上海市模范集體和教育部重點(diǎn)實(shí)驗室，也是復旦大學(xué)2018年“鐘揚式”科研團隊。
令蒲欣洋、宋婧多和賈赫成這些年輕學(xué)子動(dòng)容的是，每周召開(kāi)的實(shí)驗室大組會(huì )上，76歲的金亞秋院士幾乎從不缺席。大組會(huì )時(shí)間較長(cháng)，經(jīng)常是2、3個(gè)小時(shí)起步，每一個(gè)學(xué)生匯報科研進(jìn)展后，金亞秋教授都會(huì )給出一些指導意見(jiàn)，行之有效的改進(jìn)建議，分享多年積淀的科研經(jīng)驗。
“年過(guò)古稀的金院士還一直參與到每個(gè)學(xué)生的培養當中，我們對他的科研精神非常敬佩，也激勵我們自身科研的意識，還有勤奮的精神。”宋婧多說(shuō)。
在金亞秋院士的引領(lǐng)、徐豐教授等學(xué)者的指導下，電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗室的學(xué)子們將沿星光前行，在各個(gè)不同的賽場(chǎng)，展現復旦風(fēng)采，為國家社會(huì )貢獻復旦力量。
