7月10日，以“基于深度学习的鱼类多目标跟踪”为赛题的第一届中国农业人工智能创新创业大赛暨第三届中国AI+创新创业大赛颁奖典礼在第六届智慧农业创新发展国际研讨会上举行，TOP10团队受邀出席，并获得大赛颁发的获奖证书。 

　　本届大赛由中国人工智能学会、中国农业工程学会主办，中国农业大学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专委会、旷视科技承办。来自北京大学、同济大学、浙江大学、中山大学、西安交通大学等55所高等院校，腾讯、百度、浪潮等科技企业的214位参赛者，共组成了123支参赛团队，使用开源的旷视天元深度学习框架——MegEngine做为模型训练的框架，针对鱼类的活动数据训练、构建深度学习模型，提高跟踪精准度。 

　　6月24日-7月5日，从初赛中脱颖而出的15支团队，基于旷视提供的免费比赛算力，在MegStudio比赛平台上完成了决赛的较量；7月7日，大赛举行线上答辩环节，决出了最终获奖的10支队伍。 

http://ciee.cau.edu.cn/picture/0/f0e052f0b88043d28e30c0efc538025c.jpghttp://ciee.cau.edu.cn/picture/0/c693462ef08d41eabea9b042ad844370.jpg在决赛和答辩环节，10个团队各有精彩表现。经过激烈角逐，最终评选出排名前三的团队分别是红烧鱼七秒、旺仔QQ糖、Fishtrack，他们获得旷视提供的50,000元、30,000元、10,000元团队奖金。第四至十名获奖团队分别获得3,000元、2,000元、1,000元团队奖金。在所有方法中，最值得一提的是第一名红烧鱼七秒团队的方法——基于CenterTrack的算法，考虑鱼个体之间的高度相似抹去了外观特征的相似度度量，加重了位移offset的预测，从而实现了一个高精度的鱼群追踪算法。 

来自旷视研究院video组的大赛评委之一邱熙说到，在比赛中，针对农业里面的鱼群追踪任务，各组选手的方法都很有代表性，大多数组都是使用tracking by detection的追踪框架。其中，旺仔QQ糖组基于经典的IOU Tracker方法，在低帧率情况下增加了目标中心距来辅助匹配任务；Fishtrack组则基于Deep SORT方法，着重从尺度自适应的detection和训练在外观特征有判别性的ReID模型来优化算法，取得了不错的效果。 

大赛通过探索基于人工智能的多目标跟踪上限，让创新技术走向应用落地，解决现实问题，促进行业发展，为人工智能在农业等行业的研发应用、人才培养等贡献力量。