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2月8日，迪拜世博會Earth AI（地球觀測人工智能技術）競賽結果于線上直播公布，復旦大學Holiday Coder（假日程序員）團隊榮獲冠軍。
Holiday Coder團隊成員都來自復旦大學電磁波信息科學教育部重點實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Holiday Coder團隊：蒲欣洋、宋婧多、賈赫成
迪拜世博會Earth AI競賽共有9支高校團隊參加，他們分別來自中國、意大利、阿拉伯聯合酋長國等國。比賽于1月28日至2月4日舉行，為期一周。這也是世博會首次舉辦的人工智能技術競賽。
新春逢盛事，復旦學子奮戰7天奪得人工智能國際賽事冠軍
除夕之夜，家家戶戶圍坐桌前，吃年夜飯，觀看春晚，其樂融融。十一點多的時候，復旦Holiday Coder團隊蒲欣洋、宋婧多和賈赫成三位同學卻坐到了電腦前，召開專屬于他們的線上會議。
迪拜世博會Earth AI競賽恰逢中國春節期間舉行，時間緊迫，團隊成員只能于歡度佳節、走親訪友之余，在晚10點后進行線上會議、語音交流，時常討論至凌晨1、2點。他們串聯起陜西西安、遼寧阜新和浙江東陽三地，為了一個共同的目標展開“頭腦風暴”。
隊長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的遙感圖像識別競賽任務和我們平時的研究課題聯系非常緊密，有比較多的經驗和競賽積累。在為期一周的競賽中，能夠提升自己的實戰經驗和代碼能力，也是不可多得的寶貴機會。”
Earth AI競賽圍繞人工智能技術的圖像識別與解譯展開。主辦方提供了2100張圖片，這些遙感圖像的目標場景切片分類共21類，如農業用品、飛機、海灘、建筑物、叢林、住宅等，每個類別100張圖片。前六天為訓練階段，團隊通過人工智能技術，對2100張切片的訓練集進行自動化分類，不斷對算法模型進行優化。
蒲欣洋為比賽訓練模型
2月4日，決賽當天，主辦方開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，不包含分類標簽。在最后2小時的時間內，各團隊利用算法進對圖片進行分類識別，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，很重要的因素之一是實驗室前期在該領域的人工智能技術積累。”隊長蒲欣洋說。本次競賽開放的數據集，每個類別只有100個樣本，而一般深度學習技術需要每類至少數千個樣本，才能達到較高的識別精度。此外分類精細度要求很高，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的難度。
實驗室長期以來研究遙感物理機理，把物理機理與神經網絡深度融合，發展可解釋、強泛化的人工智能技術。在前期技術積累基礎上，針對本次競賽樣本少和精細分類等難點，進一步采取了數據增強、數據增廣、遷移學習的策略，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。
時值壬寅新春舉辦的競賽，恰好在2022北京冬奧會開幕日落下帷幕，又在女足奪冠、奧運摘金捷報頻傳的日子里，復旦學子增添了一個國際賽事奪冠的喜訊。
“這次比賽的意義對我們來說不僅僅是一次鍛煉，并且給了我們機會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者們，促進我們在科研中擴寬視野，并且激勵我們向更廣闊的領域探索和發展。”蒲欣洋說。
冠軍團隊成員之間，有的只有一面之緣，有的素未謀面
“其實，我和蒲欣洋師妹還沒見過面，跟宋婧多師妹也只見過一面。”賈赫成說。
在獲知Earth AI競賽的相關信息后，去年剛入學的碩士生蒲欣洋和宋婧多很快便決定參賽，她們期待著在實戰中檢驗所學的圖像識別技術。
作為博士師兄，賈赫成接到師妹們的組隊參賽邀約時，起初有些猶豫。“畢竟過年期間，想要多陪陪家人。后來想了想，還是應該加入隊伍，因為參賽是很好的鍛煉機會，可以一起學到很多。”
賈赫成參與的團隊在2020年“天智杯”人工智能挑戰賽奪冠
賈赫成參賽經驗豐富，曾于2020年與實驗室同學組隊參加“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。他還長期在外地參與衛星遙感相關的科研項目，實踐經驗豐富。
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驗室合影
就這樣，賈赫成與線下只見過一面的宋婧多，以及還未見過面的蒲欣洋組成了“云”端的團隊。
團隊三人分工明確，團結協作。隊長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絡）算法進行優化。針對這次比賽，他們發現每一類別開放的數據極少，數據擴充和增強是重點工作，由宋婧多和賈赫成負責。算法調優和數據擴充兩部分齊頭并進，同時完成，再將調優后的算法用增廣后的數據進行測試，以及其他對比算法進行測試，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景分類、目標識別的數據，以及網上公開的一些場景分類的數據集，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。
比賽還剩兩天的時候，算法模型已調試出來，賈赫成在團隊群里堅持說：“我們需要把數據增強的任務做完，這樣比賽才算完整。”這激發了他們的干勁，還有隊長蒲欣洋調試模型的耐心，都讓隊友們印象深刻。
“雖然比賽時間很短，我卻從兩位隊友身上學到了很多，尤其是他們堅持的精神。”宋婧多說。
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，復旦大學電磁波信息科學教育部重點實驗室金亞秋院士團隊的徐豐教授和王海鵬教授曾率領團隊斬獲第一屆“天智杯”人工智能挑戰賽兩項冠軍，并蟬聯兩屆“天智杯”人工智能挑戰賽某科目冠軍。多項國內國際競賽中，都有實驗室學子獲獎的身影。
人才輩出的背后，是中科院院士、信息科學與工程學院教授金亞秋榜樣的力量、星光的指引。據了解，金亞秋院士領銜的實驗室是上海市模范集體和教育部重點實驗室，也是復旦大學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子動容的是，每周召開的實驗室大組會上，76歲的金亞秋院士幾乎從不缺席。大組會時間較長，經常是2、3個小時起步，每一個學生匯報科研進展后，金亞秋教授都會給出一些指導意見，行之有效的改進建議，分享多年積淀的科研經驗。
“年過古稀的金院士還一直參與到每個學生的培養當中，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。
在金亞秋院士的引領、徐豐教授等學者的指導下，電磁波信息科學教育部重點實驗室的學子們將沿星光前行，在各個不同的賽場，展現復旦風采，為國家社會貢獻復旦力量。
