近日，由中国人工智能学会、中国农业工程学会主办，信息与电气工程学院、中国人工智能学会神经网络与计算智能委员会、视觉技术承办的首届中国农业人工智能创新创业大赛、第三届中国AI创新创业大赛落下帷幕。本次比赛以“基于深度学习的鱼类多目标跟踪”为题，以开源藐视天元深度学习框架——MegEngine为模型训练框架，针对鱼类活动数据进行训练，构建深度学习模型，提高跟踪精度。
比赛中，来自北京大学、同济大学、浙江大学、中山大学、Xi交通大学、腾讯、百度、Inspur等55所高校的214名参赛选手组成的123支队伍经过激烈角逐，最终获得了TOP10队伍，其中“焖鱼七秒”队伍成功夺冠。颁奖仪式结束后，我们采访了冠军队伍“焖鱼七秒”的成员陈宇翔和戴瑞，一起走进了夺冠的道路。
与旷视“再续前缘”，在经验之上进步
和很多队伍通过导师、微信等方式得知比赛消息不一样。焖鱼七秒直接在MegStudio的在线深度学习开发平台上得知游戏消息，这是源于陈宇翔长期的命运和长期的关注与理解。“本科参加编程比赛时，他忽略了开放日活动。当时他去参观，觉得公司还是充满活力的。”
确认比赛后，陈宇翔和戴瑞确定了“焖鱼七秒”的队名。“因为鱼好吃，对鱼的记忆只有七秒钟，所以我们取了这个名字。”据戴瑞介绍，在团队中，陈宇翔主要负责编码，而他则做一些辅助工作来保证项目的进度。
“在参加藐视比赛之前，也使用了MegEngine，基本流程都有了。这一次，我直接拿过来，做了一些改动。”有了之前比赛经验的积累，陈宇翔带领球队参加这次比赛，更加从容。
比赛就像游戏闯关，会上瘾
说起自己为什么参加这次比赛，陈宇翔的回答可以概括为对知识的热情和好奇。“之前学过一些单目标跟踪的算法，想借此机会了解一下多目标跟踪算法。”第一次接触红烧鱼多目标跟踪7秒，在比赛中并不是“保守”，而是“从一开始就决定做一些与众不同的事情”。与“许多团队基于已经开源并在MegEngine上实现的模型进行修改”不同，陈宇翔选择在MegEngine上复制一个新的多目标跟踪基线，即中央跟踪。
“选择这种方法是因为它结合了检测和跟踪。它是多目标跟踪中相对简单的范式，重现性相对较好。”然而，球队在比赛中遇到的最困难的地方，恰恰是复发环节。“CenterTrack官方有PyTorch的源代码，但代码的很多地方没有注释。论文结构很多，只能慢慢复制。”
这个过程的艰难也改变了陈宇翔的心态。“游戏刚开始的时候他跟我说代码很漂亮很有趣，但是最后我问他有没有什么有趣的，他一点都不觉得有趣！”戴瑞认为陈宇翔相当“双重标准”。
虽然过程艰难，但红烧鱼还是在7秒内站稳，以0.640955的综合得分夺冠，这也让陈宇翔对接下来的科研工作更有信心。“花时间亲自看完代码后，收获好成绩对我来说是很大的鼓励。以后面对这个任务的时候，不会觉得没碰过，很麻烦。”
比赛，让他们在AI的道路上更坚定
“因为这个比赛的代码也是开源的，所以我们会继续维护这个代码，增加一些注释，扩展一些其他的模型。”对于这样的AI成果的应用，陈宇翔非常期待“农业越来越大，人工智能的作用会越来越重要。”除了精神上的鼓励，陈宇翔还为他未来的研究计划增加了技术支持。“外国框架文件中没有中文翻译。它由社区中的一些人翻译。遇到bug找答案时，反馈很慢或者根本找不到解决方案。用m。
egEngine 就不会出现这些问题。”作为 MegEngine 的贡献者，陈昱翔不仅能更近距离接触框架核心开发者，对框架的熟悉也让他们在学习使用中可以更快地上手，这也让他们在比赛中更加游刃有余，“在未来自己的科研中，也会根据任务情况，考虑用 MegEngine 去实现。”
每一场比赛，都是自我提升的台阶。比赛中对性能极限发起的每一次挑战，都是让 AI 技术更好发挥作用的尝试。比赛，让“陈昱翔们”在自己的 AI 道路上迈出新的一步，“陈昱翔们”也在比拼中，为行业带来新鲜与改变。
从科研到落地，AI正在创造越来越大的价值，本次大赛的圆满完成，不仅是探索AI落地农业等行业的一次成功尝试，也是人才培养的重要举措。未来，旷视还将持续关注更多样化的赛事，以多元化的形式推动AI技术创新和价值落地。
