「水下目标检测算法赛」决赛结果出炉！60 天角逐，亮点纷呈

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「水下目标检测算法赛」决赛结果出炉！60 天角逐，亮点纷呈

2020 年 5 月 6 日 AI科技评论

五一节前，2020 全国水下机器人（湛江）大赛第一阶段“水下目标检测算法赛”决赛答辩结果完成公示。

本次“水下目标检测算法赛”分为「水下光学图像目标检测」和「水下声学图像目标检测」两个赛项，各设一等奖 1 个，二等奖 5 个，三等奖 8 个，决赛结果均已正式确认，具体获奖情况如图所示：

注：图为「水下光学图像目标检测」赛项的决赛获奖名单

注：图为「水下声学图像目标检测」赛项的决赛获奖名单

经过两个月的激烈角逐，MaybeTomorrow 团队获得了「水下光学图像目标检测」一等奖，passi0n 团队获得了「水下声学图像目标检测」一等奖。

全新算法比赛，亮点纷呈

2020 年 2 月 28 日，鹏城实验室启动「水下目标检测算法赛」。

本次算法赛是由国家自然基金委、湛江市人民政府和鹏城实验室联合主办“全国水下机器人（湛江）大赛”的第一阶段，大赛包含线上赛、现场赛和颁奖典礼三项活动，“水下目标检测算法赛”就是其中的线上赛。

本次大赛是一个全新算法比赛，从报名到决赛答辩活动，整个过程采用全程在线上举行，均极具亮点。报名一开始，参赛选手就十分踊跃；从赛制上看，主客观结合的评审机制凸显严谨；比赛举办过程中，线上提交，线上自动评分，线上动态排行榜，线上讲座，线上复现测速，鹏城云脑和章鱼系统的加持，均为比赛添色不少。

选手多元

本次线上赛双赛项总报名团队达 1811 个，吸引了世界各地的共计 268 所高校的学生和 382 家企业大数据和算法人才共同参与 ,影响力触及 12 个海外国家。

在比赛过程中，参赛算法选手热情高涨，算法赛作品累计提交近 1 万次，双赛项排行榜比拼十分激烈。

赛制严谨

初赛评审采用主客观结合的评审机制。以光学赛项为例，在客观评审上，比赛要求选手的算法模型需要同时在“精度”与“速度”上都表现优秀；主观方面则由双赛项指定的评审老师，线上审阅选手提交的算法模型材料和相关代码并进行有效性判定，有效辨别选手是否进行过抄袭、手动标注等违规行为。

同时，双赛项均采用“一对一”（一组评委对一个团队）线上视频答辩，每个团队设置一名引导老师作为答辩指引；每个赛项 10 多位评委老师提前准备有针对性的问题，对答辩团队的答辩材料讲解和初赛测评详细情况等进行提问和解析，使得答辩环节十分公平、高效，流程顺畅。

专家线上讲座

主办方为大赛参赛选手开辟了与赛题高度相关的学习专栏，并组织两次线上讲座，分别由 3 位专家老师为选手讲解水下图像目标检测领域的参赛攻略并进行在线答疑，为选手提供详尽的学习资料，引导选手不断优化算法模型，以提升参赛成绩。

鹏城云脑加持

在本次算法竞赛的评测中，采用了鹏城云脑和章鱼系统作为复现测评环节的支撑。

算法速度测评环节是在鹏城云脑和章鱼系统的资源分配和调度管理的集群上完成的，赛前对系统进行了充分的调测，确保算法测速环节的顺利开展。

精准的算力和赛程控制：算法速度测评要求选手们有一致的算力环境，为此，主办方对云脑系统分配给每支队伍的算力资源做了基准性能测试，对测试异常节点进行了标注，防止异常资源接入。同时，通过对选手接入准备算法速度测评的流程和时间点进行精准控制，保证了比赛的公平、公正。

值得一提的是，为帮助选手进行熟悉对鹏城云脑系统，主办方提供了许多关于云脑系统的入门引导资料，包括容器启动，环境安装，数据挂载，异常处理及使用注意事项等。

60 天角逐，为冠者加冕

本次“水下目标检测算法赛”主要聚焦于水下目标检测算法领域的技术瓶颈突破，「光学图像目标检测」需要检测出不同海产品的位置，「声学图像目标检测」主要以海底的特殊地形地貌、人造物等构成的特征目标为检测对象。

经过长达 60 天的激烈角逐，通过专家评审的多轮审核评定，算法赛技术委员会的最终确认，「光学图像目标检测」、「声学图像目标检测」两个赛项的结果均已公示。

其中，MaybeTomorrow 团队获得「水下光学图像目标检测」一等奖，passi0n 团队获得「水下声学图像目标检测」一等奖。

在光学图像赛项中，MaybeTomorrow 参赛队针对真实水下数据稀缺和训练测试数据分布存在差异等特点，以 Cascade RCNN 为主模型，结合了前沿的可变形卷积与非局部模块，并创新性地利用 Auto-ML 的思想来自动搜索适合水下目标检测问题的数据增广方案，从而显著提升了检测算法性能，充分展现了对基本检测模型的熟练掌握和对前沿机器学习算法的合理运用能力。

在声学图像赛项中，passi0n 参赛队对数据集中目标的尺寸分布和宽高比分布有特点地进行了分析，成功设置锚框超参数，引入了可变型卷积的 ResNet50 网络，更好地适应了目标形状分布的多样性。另外，其高分辨率的骨干网络 Hrnet18 能够学到丰富的高分辨率表征，避免了短边特征的信息损失；基于半监督的方法用伪标签微调模型，提高了模型的鲁棒性。无论在数据分析，还是在网络的融合和调节方面，均有所创新。

至此，全国水下机器人（湛江）大赛的第一阶段（线上赛）告一段落，与此同时大赛的现场赛也已拉开帷幕，现场赛（决赛）将于 5 月 18-19 日在湛江展开，21 日将举行大赛两个阶段线上赛和现场赛的颁奖典礼，敬请期待。