1 月 23 日，2020 CCF（中国计算机学会）大数据与计算智能大赛决赛暨中国大数据技术大会在湖南长沙落幕。深晚记者了解到，中国科学院深圳先进技术研究院多媒体研究中心的 " 随缘分割 " 团队拿下 " 遥感影像地块分割 " 赛题冠军，荣获大赛综合特等奖。

作为全球大数据及人工智能领域算法、应用和系统挑战最具影响力的大型赛事之一，本届大赛共吸引了全球 3 万多支队伍参赛，提交作品 8 万余件。

▲队长黎坤昌（中）代表团队领奖

本次大赛 " 遥感影像地块分割 " 赛题要求参赛者使用相同数据结合赛题场景自行设计算法思路、输出算法模型，呈现遥感影像地块分割模型在多个类别上的效果。

参赛者不仅仅要考虑准确性，还需要考虑水体类和道路类的连通性。由于数据集类别极度不均衡，建筑、道路和草地类总面积不到 5%，而道路与水体分割又一直是遥感影像分割的难题，单纯依赖分割网络难以在分割区域的完整连续性上实现较好效果。因此，对道路、草地和水体类的处理是关键。

针对上述难点，获奖队伍 " 随缘分割 " 团队借鉴自适应增强的思想，提出正负多阶段采样、类别针对性重采样等方法得到不同概率分布的训练数据，并用这些数据快速训练一批弱分类器，通过逐像素动态加权融合的方式得到强分类器，巧妙地把连通性问题转换成为二分类问题，保证了道路和水体较好的连通性。

据悉，团队成员都是中国科学院大学研究生，地块分割对于参赛队员们来说是一个相对陌生的领域，但在导师的指导和队友的配合下，最终夺得该赛题的桂冠。

此外，团队还设计了一种骨架连通性增强方案，在增强连通性的前提下保证了连通区域不会过度超出原始预测区域。最终，方案得到鲁棒且平滑的预测，在赛道的 A 榜 B 榜都以较大优势领先于第二名。

深圳晚报记者 杜婷 实习生 邹竞一