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2020 CCF大數(shù)據(jù)與計算智能競賽決賽暨中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會在長沙結(jié)束
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1月23日,2020年CCF大數(shù)據(jù)與計算智能競賽(CCFBDCI)決賽和中國大數(shù)據(jù)技術(shù)大會在長沙結(jié)束。

作為全球大數(shù)據(jù)和人工智能算法,應用程序和系統(tǒng)挑戰(zhàn)領(lǐng)域最具影響力的大型競賽之一,該競賽吸引了來自全球的30,000多個團隊,提交了80,000多個作品。

經(jīng)過三個多月的激烈競爭,“命運的分裂”來自中國科學院深圳先進研究院多媒體研究中心的研究團隊(以下簡稱“ SIAT-MMLAB”)獲得了“遙感影像圖分割”的稱號。

在總決賽中獲勝。

64個獲勝團隊脫穎而出,并獲得CCFBDCI綜合特別獎。

要求參賽者使用相同的數(shù)據(jù)來設(shè)計算法思想和輸出算法模型,以使用相同的數(shù)據(jù)結(jié)合競賽現(xiàn)場,展示多類別遙感影像包裹分割模型的效果,以輸出算法模型。

參與者不僅要考慮準確性,還要考慮水體和道路的連通性。

由于數(shù)據(jù)集類別極不平衡,建筑物,道路和草地的總面積不到5%,道路和水體的分割一直是遙感圖像分割中的難題。

僅依靠分割網(wǎng)絡很難實現(xiàn)分割區(qū)域的完全連續(xù)性。

好結(jié)果因此,道路,草地和水體的處理是關(guān)鍵。

帶有邊緣的“分段”包括:團隊借鑒了自適應增強的思想,并提出了正負多階段采樣,類別有針對性的重采樣等方法來獲得具有不同概率分布的訓練數(shù)據(jù),并使用這些數(shù)據(jù)快速訓練一批弱點分類器,通過逐像素動態(tài)加權(quán)融合的方式得到了強大的分類器。

該團隊將連通性問題巧妙地轉(zhuǎn)換為二元分類問題,從而確保了道路與水體之間更好的連通性,并與傳統(tǒng)的圖像形態(tài)處理相結(jié)合,進一步增強了連通性,包括閉合操作連接裂縫,中值濾波,去毛刺和閾值處理。

進行過濾以去除孤立的像素簇等。

值得一提的是,該團隊設(shè)計了骨架連接增強方案,以提取特殊類別的骨架并執(zhí)行適當?shù)臄U展和腐蝕。

在增強連通性的前提下,確保連接區(qū)域不超過原始預測區(qū)域。

它也是基于數(shù)據(jù)的。

動態(tài)優(yōu)先級覆蓋算法設(shè)計的特點。

最終計劃可以得到可靠而平滑的預測,并且軌道的A和B列表具有很大的優(yōu)勢,排在第二位。

據(jù)悉,獲獎團隊成員均為SIAT-MMLAB中國科學院大學的研究生。

其中,團隊負責人李坤昌負責算法設(shè)計和代碼實現(xiàn),團隊成員Chen Qing,黃某曉,何夢哲和Liu Xina負責數(shù)據(jù)處理,參數(shù)調(diào)整,鏡像打包等。

在SIAT-MMLAB講師,研究員喬宇,史武博士,何俊軍等人的指導和支持下,土地是參會人員的第一個領(lǐng)域。

精心戰(zhàn)斗,終于成功脫穎而出。

這項比賽是由中國計算機聯(lián)合會(CCF)贊助,并由七個CCF委員會,教育部宜辦開發(fā)中心,長沙市科學技術(shù)局,長沙高新區(qū)管理委員會共同組織的,湖南大學和疏聯(lián)中創(chuàng)。

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