12月6日，神经信息处理系统大会NeurIPS 2020（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems）于线上举行，期间公布了SpaceNet-7多时相城市发展挑战赛（Multi-Temporal Urban Development Challenge）结果，百度凭借百度大脑先进的计算机视觉技术支撑，以最高得分和最快模型的成绩斩获冠军，原创AI技术再次得到国际权威顶赛的印证。百度在遥感变化检测领域展现出的技术领先性，将进一步促进该技术在备灾、环境监测、基础设施建设和防疫等领域的应用。
据了解，NeurIPS是由大会基金会主办的关于机器学习和计算神经科学的国际会议。作为机器学习领域的顶级会议，NeurIPS在中国计算机学会的国际学术会议排名中处于人工智能A类会议，拥有超高专业性和权威性。大会开设的SpaceNet-7挑战赛聚焦于遥感变化检测技术的应用，竞赛任务要求参赛者使用已建立的多目标跟踪准确性（SCOT）指标跟踪建筑物的建设进度，从而直接评估城市化程度。
竞赛中，百度团队采用了飞桨图像分割模型库PaddleSeg中单个语义分割模型HRNet进行训练和预测，该模型已在诸如CityScapes等多个公开数据集获得当前最佳结果（SOTA）；同时HRNet网络中维持了一个高分辨率的分支，可有效回应任务中依赖于大分辨率的需求。此外，百度团队还设计了专用的后处理算法以提升预测效果。最终，百度团队仅使用单个HRNet模型就实现了最高得分和最快模型，准确性得分领先第二名0.37，预测速度为第二名的7倍。
（百度团队夺冠SpaceNet-7多时相城市发展挑战赛）夺冠的背后离不开百度大脑先进AI技术的助力；其中，百度大脑基础层的关键部分飞桨深度学习平台PaddleSeg发挥了重要作用。PaddleSeg是百度飞桨面向开发者开源的完备且易用的工业级分割模型库，具有模块化设计、丰富的数据增强、高性能、工业级部署等四大特点。目前，PaddleSeg已经在百度无人车、AI 开放平台人像分割、小度P图和百度地图等多个产品线上应用或实践，在工业质检行业也已经取得了很好的效果。此次百度团队将其应用于遥感变化检测领域，并取得总榜第一的好成绩，再次证实了PaddleSeg工业级的高性能优势，也彰显了百度在AI技术领域的先进性和领先性。
遥感技术作为一门实用、先进的空间探测技术，已有近六十年的发展史，在城乡建设、灾害应急、环境监测等场景下一直发挥着重要作用。随着与日俱增的海量遥感影像数据，遥感数据的解译开始寻求AI技术的赋能，遥感智能解译成为行业突破方向，在AI领域拔得头筹的企业，也将努力成为遥感智能解译成的引领者。
作为国内人工智能的领军企业，百度在先进的AI技术、开放的产品能力和丰富的落地经验等方面优势突出；其中，百度AI技术的集大成者百度大脑始终保持核心技术持续领先，已全面升级为“AI新型基础设施”，从基础层的算力、数据、飞桨深度学习平台，到感知层的语音、视觉、AR/VR，再到认知层的语言与知识，以及平台层的AI平台与生态，“软硬一体AI大生产平台”不断得到夯实，这将成为百度发力遥感智能解译方向、深耕遥感变化检测技术的“得力助手”；遥感影像分析也走出了实验室，通过百度智能云智慧城市整体解决方案在应急管理、自然资源监管、生态环境监测等多个领域进行了落地（咨询合作可以访问 https://cloud.baidu.com/solution/city/index.html）。
此次百度一举夺得业内重磅的NeurIPS2020遥感领域赛事冠军，正代表了百度在遥感变化检测领域的领先性，也是百度AI技术长期积累、全面发力、实力领跑的一大明证。未来，百度还将持续依托百度大脑软硬一体的平台赋能，继续深耕遥感智能解译方向，助力推进遥感技术在环境监测、基础设施建设和防疫等领域的应用落地。
