正版 阿里云天池大赛赛题解析:深度学习篇 天池平台 电子工业出版

目 录
赛题一 瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱
0 技术背景 3
0.1 技术现状 3
0.2 实验室介绍 3
1 赛题解读 7
1.1 赛题背景 7
1.2 知识图谱 7
1.2.1 知识图谱的发展历史 7
1.2.2 如何表达知识 9
1.2.3 如何构建知识图谱 11
1.2.4 如何进行知识推理 13
1.3 数据介绍 15
1.3.1 初赛数据 16
1.3.2 复赛数据 17
1.4 评测指标 18
2 数据处理 19
2.1 自然语言处理基础 19
2.1.1 词向量 19
2.1.2 语言模型 20
2.1.3 自然语言处理中的深度学习 24
2.2 数据预处理 29
2.2.1 .txt文件 29
2.2.2 .ann文件 30
2.2.3 使用Python解析文件 32
3 初赛赛题――实体识别 35
3.1 实体识别任务 35
3.2 传统机器学习方法 36
3.2.1 概率图模型 36
3.2.2 隐马尔可夫模型 38
3.2.3 最大熵马尔可夫模型 39
3.2.4 条件随机场模型 40
3.3 深度学习方法 41
3.3.1 双向循环神经网络 41
3.3.2 双向循环神经网络+条件随机场模型 43
3.4 初赛方案 44
3.4.1 数据集构建 44
3.4.2 特征工程 46
3.4.3 模型构建 47
4 复赛赛题――关系抽取 53
4.1 关系抽取任务 53
4.2 传统方法 53
4.2.1 基于模板的抽取 53
4.2.2 基于依存句法的抽取 54
4.2.3 基于统计机器学习的抽取 55
4.3 深度学习方法 56
4.3.1 监督学习 56
4.3.2 半监督学习 57
4.4 复赛方案 59
4.4.1 数据集构建 59
4.4.2 特征工程 62
4.4.3 模型构建 63
5 Neo4j存储知识图谱 69
5.1 Neo4j介绍 69
5.2 Neo4j配置 70
5.2.1 安装 70
5.2.2 Web管理平台 71
5.2.3 Neo4j-shell 72
5.3 数据库构建 72
5.3.1 准备工作 72
5.3.2 创建数据库 72
5.3.3 事务 73
5.3.4 创建节点 73
5.3.5 创建关系 74
5.3.6 查询 74
5.4 Cypher查询 75
5.4.1 读语句 76
5.4.2 写语句 76
5.4.3 通用语句 78
6 赛题进阶讨论 80
6.1 数据标注方法 80
6.1.1 指针标注 80
6.1.2 片段排列 81
6.2 联合抽取 82
6.2.1 共享参数 82
6.2.2 联合标注 84
6.3 大规模预训练语言模型 86
6.3.1 ELMo模型 86
6.3.2 GPT模型 87
6.3.3 BERT模型 89
6.3.4 使用BERT模型进行实体识别与关系抽取 90
赛题二 阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛
0 技术背景 95
0.1 业界应用 95
0.2 文娱行业面临的画质问题 95
0.3 实验室介绍和技术手段 96
0.4 重点模块 97
0.5 处理效果 98
1 赛题解读 100
1.1 赛题背景 100
1.2 赛题目标 100
1.3 数据概览 100
1.4 评估指标 101
1.5 解题思路 102
1.6 赛题模型 103
2 数据处理 105
2.1 视频和图像处理 105
2.1.1 图像基本概念 105
2.1.2 视频基本概念 106
2.1.3 视频分帧 107
2.1.4 图像处理 108
2.1.5 图片合成视频 110
2.2 工具包 111
2.2.1 OpenCV库 111
2.2.2 FFmpeg库 112
2.3 数据处理 112
2.3.1 安装工具包 112
2.3.2 导入工具包 112
2.3.3 视频转图片函数 112
2.3.4 读取图片并获取大小 113
2.3.5 读取图片并进行灰度处理 114
2.3.6 分帧后的图片灰度处理 114
2.3.7 图片转视频函数 115
3 传统插值方法 117
3.1 插值方法 117
3.1.1 插值方法的基本概念 117
3.1.2 插值原理 118
3.2 插值算法 118
3.2.1 最近邻插值算法 119
3.2.2 双线性插值算法 119
3.2.3 双三次插值算法 120
3.3 几种传统插值算法结果对比 121
3.4 数据处理 122
3.4.1 导入工具包 122
3.4.2 读取图片 122
3.4.3 最近邻插值算法 122
3.4.4 双线性插值算法 123
3.4.5 基于4px×4px邻域的三次插值算法 123
3.4.6 不同插值函数计算PSNR 123
3.4.7 传统插值方法效果对比 123
3.4.8 Bicubic插值算法 124
4 深度插值方法 126
4.1 深度学习 126
4.1.1 卷积神经网络 126
4.1.2 使用SRCNN实现超清分辨率 132
4.2 赛题实践 132
4.2.1 导入工具包 132
4.2.2 读取图片 133
4.2.3 使用Bicubic插值放大至目标尺寸 133
4.2.4 实现SRCNN 133
4.2.5 SRCNN模型训练 133
4.2.6 SRCNN模型验证 135
4.2.7 SRCNN模型预测 135
4.2.8 保存图片 135
5 深度学习方法改进 136
5.1 FSRCNN实现超清分辨率 136
5.2 ESPCN实现超清分辨率 138
5.3 赛题实践 140
5.3.1 导入工具包 140
5.3.2 读取图片 140
5.3.3 FSRCNN 140
5.3.4 ESPCN 142
6 深度学习方法进阶 145
6.1 GAN基本概念 145
6.1.1 GAN生成手写数字 146
6.1.2 GAN训练 147
6.1.3 GAN算法数学形式 148
6.2 CGAN 149
6.3 VGGNet 150
6.4 ResNet 153
6.5 SRGAN结构 156
6.5.1 SRGAN损失函数 157
6.5.2 SRGAN效果 157
6.6 SRGAN实现超清分辨率 158
6.6.1 导入工具包 158
6.6.2 读取图片 159
6.6.3 实现SRGAN 159
6.6.4 SRGAN模型训练 163
6.6.5 SRGAN模型验证 163
6.6.6 SRGAN模型预测 163
6.6.7 保存图片 163
赛题三 布匹疵点智能识别
（2019广东工业智造创新大赛 赛场一）
0 技术背景 167
0.1 行业背景 167
0.2 实验室产品介绍 168
0.3 赛题背景 170
0.4 初赛数据示例 171
0.5 复赛数据示例 172
1 赛题解析 173
1.1 赛题背景分析 173
1.2 计算机视觉 174
1.2.1 计算机视觉简介 174
1.2.2 计算机视觉发展历史 175
1.2.3 计算机视觉方法 177
1.3 数据集介绍 178
1.4 赛题指标介绍 179
1.5 赛题初步分析 181
2 深度学习基础 182
2.1 感知机 182
2.2 梯度下降法 184
2.3 多层感知机 186
2.4 反向传播 189
2.5 深度神经网络PyTorch实现 189
3 卷积神经网络与数据处理 193
3.1 卷积运算与互相关运算 193
3.2 卷积神经网络 195
3.3 卷积神经网络的反向传播算法 198
3.4 卷积神经网络PyTorch实现 199
3.4.1 卷积神经网络简单实现示例 199
3.4.2 竞赛数据预训练模型 202
4 区域卷积神经网络系列算法 204
4.1 目标检测的基本概念 204
4.2 区域卷积神经网络 205
4.3 Fast R-CNN算法 210
4.4 Faster R-CNN算法 214
4.5 目标检测Faster R-CNN算法实战 218
5 实例分割Mask R-CNN算法 226
5.1 实例分割 226
5.2 Mask R-CNN算法 226
5.3 PyTorch实现实例分割 230
6 赛题最优算法与提升思路 237
6.1 级联区域卷积神经网络 237
6.2 目标检测赛题提升思路 239
6.3 mm-detection框架下的算法实现 241
参考文献 242

天池平台，阿里云天池作为国内的竞赛平台和AI社区,自诞生以来就一直秉持着让更多人公平获得大数据的理念。也正因此,天池每场经典赛事沉淀的课题和数据集都会永久保留和开放。截至目前,天池平台已举办了超过200场来自真实业务场景的数据竞赛,覆盖政府、金融、交通、物流、航空、电力、医疗等多个领域。

三大经典深度学习赛题，真实的业务场景，涉及医疗、工业和文娱，带你入门算法竞赛本书由戴琼海院士、阿里云智能事业群总裁张建锋、阿里巴巴副总裁贾扬清及各个领域的多位专家联合推荐。本书遴选阿里云天池平台三大经典赛题，分别来自医疗、工业和文娱的真实业务场景，覆盖计算机视觉和自然语言处理两大热门方向。
人工智能的落地往往发生在与生命科学、医学、工业、文化等领域的交叉应用之上，这不仅需要理论推导，更需要动手实践。在人工智能的人才培养中，我们迫切需要建立起理论与实践并重的教育模式，通过实践项目、学科竞赛等多种方式，丰富学生的实践经历，将从课堂和书本上学习到的知识与课堂外的实战结合在一起。本书提供的三个案例涉及人工智能在医疗、工业、文化领域的经典应用，通过深入浅出的解读，实现了对理论知识的补充和升华，向大家力荐此书。
中国工程院院士，清华大学教授、清华大学信息科学技术学院院长、清华大学脑与认知科学研究院院长，中国人工智能学会理事长 戴琼海 当前，人工智能技术作为数字化转型升级的重要推动力和新一轮科技竞赛的制高点，已经被提升到国家战略高度。人工智能技术的快速迭代和大规模应用，正在日益改变着人们的生活方式、产业结构，以及社会治理模式。作为实现人工智能的基础与核心技术，深度学习一经问世就迅速成为热点，推动语音、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术的快速发展，促成人工智能应用的普及。本书甄选了阿里云天池平台上的三个人工智能赛题，深入浅出地介绍了深度学习算法及赛题应用，相信能帮助参赛选手和人工智能领域的开发者启发数据思维，带来切实收获，并推动深度学习技术的进一步普及，为数字经济的发展添砖加瓦。
阿里云智能事业群总裁，达摩院院长 张建锋
(以下按姓氏拼音排序，排名不分先后。)近些年，随着深度学习算法的突破、算力和数据的发展，人工智能技术迎来了高速发展，神经网络赋予了机器感知能力，快速应用在社会的各行各业，推动了智慧城市、智慧工业、智慧农业的发展。很高兴看到阿里云天池平台在这个领域产生了非常大的影响力，大量的商业、工业、医疗、公益领域的真实场景，通过天池平台开放出来，被优秀的各界人士使用。 本书的赛题来自天池竞赛场景，并由天池选手众智编写，不仅讲解了算法理论知识，还重点关注课题实践，学练相结合，能够更好地学以致用。
阿里巴巴集团副总裁，达摩院城市大脑实验室负责人，IEEE Fellow 华先胜
天池平台通过多年的大数据及AI类比赛沉淀了实战案例和经验，通过在医疗、工业、文娱等行业的具体案例分析引导出基于深度学习、机器学习等基础理论来构建一个智能系统。本书由浅入深地讲述了与深度学习相关的知识图谱、目标检测、视频分割等领域模型的知识及工具。本书适合AI相关专业的大学生和研究生，以及不具有机器学习或统计学背景但想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
复旦大学计算机学院教授，中国中文信息学会常务理事 黄萱菁
这是一本值得推荐给AI开发者的好书。天池大赛的赛题本身就是真实案例，拥有真实数据，而作者在这本书中，既详细讲解了赛题的技术背景，又深入浅出地讲解了解题思路和技术要点等。这些内容不但能让天池大赛的参与者获益匪浅，而且还有助于广大开发者真正熟悉工业场景，以及学习如何应用AI技术解决实际问题。
量子位创始人 孟鸿
阿里云天池平台一直致力于大数据竞赛的推广，为国内高校及计算机从业人员提供了非常好的数据场景和算法实战平台。本书遴选了天池平台经典的三个赛题，覆盖了计算机视觉和自然语言处理两个热门的人工智能技术方向，每个赛题自成体系，从背景介绍、原理、代码实践和模型调优等方面详细讲解了大赛赛题，希望本书的出版能给人工智能专业的学生和从业人员带来帮助。
新加坡南洋理工大学南洋助理教授，机器推理和学习(MReaL)实验室负责人，2020年“AI's 10 To Watch”获得者 张含望
本书是天池平台推出的《阿里云天池大赛赛题解析—机器学习篇》的姊妹篇，重点介绍了计算机视觉和自然语言处理方向的技术原理和代码实践，选题来源丰富、有趣，三个赛题分别来自医疗、工业和文娱场景，涵盖了知识图谱、目标检测、视频分割等热门应用。人工智能是我国的重点战略方向，希望天池平台能持续为我国人工智能人才的培养添砖加瓦。
苏州大学特聘教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者 张民
作为一门冉冉升起的新兴学科，人工智能是学界与工业界距离最近、交叉最多的领域之一。不同于“象牙塔”里的很多学问，由于人工智能本身对算法、算力、数据、场景的综合性要求，很多人工智能学术进展的诞生本身就发生在工业界，发生在应用的一线，发生在产业的“现场”。要想深入了解人工智能，掌握人工智能，仅仅靠理论知识是不够的，越是实战，越具指导价值。因此，力荐本书。其不绕弯子，单刀直入，对具体命题抽丝剥茧，理论、工具、代码齐备——非常具体，全是“干货”，非常“解渴”。
甲子光年创始人 张一甲
深度学习已经进入产业化阶段，AI人才结构正在不断升级，将技术应用到真实场景并解决实际问题将成为未来AI技术人才的核心竞争力。本书精选天池平台经典赛题，基于真实业务场景和案例，提供了扎实且实用的深度学习技术介绍，能够帮助你快速掌握关键领域的实践。
机器之心创始人兼CEO 赵云峰

序言 让深度学可及 在过去的几十年中，人工智能经历了从“传统机器学期到“数据驱动的机器学期，再到“深度学开花”的当下。人工智能已经成为吸引力与影响力的科技之一。 深度学随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来的，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得。相对于传统机器学度学法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。随着算力及分布式工程能力一步提升，深度学数规模越来越大。可以说，参数越多，模型对知识的理解越深刻。而深度学也从传统的针对单一任务，比如文本识别、物品识别、语音识别等，向多任务处理发生转移，我们称这种一个模型可以同时处理文本识别与理解、图片识别与理解，实现跨领域联动识别与理解的能力为多模态通用AI能力。可见，深度学下及未来很长一段时间内都将具有很高的科研价值和广阔的产业前景。 任何一项科学技术从研究领域走向产业实践都会面临诸多的挑战，对于普通的而言更是如此。从研发范式的角度，我们观察到AI与大数据的发展模式是沿着“小作坊”到“台”，再到“敏捷制造”的方向的。依托云原生大数据与AI一体化台，可以灵活、快速地开发并按需部署、使用AI服务。而这还远远不够，技术与产业的结合还需要具有真实场景作为成长的沃土，以便使其自身的技术得到锤炼。本书中的案例生动，能真实地将带入深度学为火热的几个现实场景中，如、多媒体与娱乐、工业智造，从0到1描绘端到端的业务场景；深入浅出，阐述业务问题背后的技术背景；详细讲解需要用到的每一个技术细节。这可以使“身临其境”地面对产业问题，分析技术解法，探索技术方案，解决问题并优化解法。 工欲善其事，必先利其器。阿里云机器学台与天池社区、天池大赛共同为广大提供了从云原生交互式建模、可视化建模、大规模分布式训台到弹推理服务的全套AI工程支持，以及AI实战案例、真实场景数据、产业级技术指导、交流互台。希望广大能够在掌握基本原理的基础上，在云环境中快速实践并演练各种技术，体验深度学业中的落地过程，并将这种能力快速应用到更多的实战场景中，推动人工智能在更多产业开花结果。 贾扬清 集团裁、阿里云智能计台事业部研究员 自序 天池——Make AI Happen 不知不觉，本图书《阿里云天池大赛赛题解析——机器学出版已经大半年了。还记得，在策划此书时，团队不止一次陷入争论：我们的书没有完整的理论系统支撑，是否客观公正？作者是普通而不是领域专家，是否具有？内容上直接讲方法是否太过枯燥？ 怀着忐忑不安的心，本书终于在2020年9月出版了。出版社李老师时间给我们发来了销售数据，似乎还可以，稍稍心安；过了几天，又去电子工业出版社天猫旗舰店翻阅读者的评价，几乎是好评，悬着的心又放下了一些；紧接着，天台（简称天池）参加了一个教育展会，这本书在展台大受欢迎，很多老师翻阅后当场下单购买。到这儿，我们的心算放下了。我们原计划是要出版天池比赛系列图书，再加上读者给了我们信心，于是马不停蹄地筹备本。 回顾2020年，新型冠状病毒肺炎疫情迟迟不肯退去，我们被入了“后疫情时代”，科技、AI无处不在；2021 年也是“十四五”的开局之年，实现数字化被提上日程，技术与产业融合一步扩大和深入。 天池在这一年中也做了更多有意义的探索。我们走访了佛山坚美铝业的质检车间、重庆江记酒庄的自动化灌装车间等十余个制造企业产线车间，在自动化的产线带给我们强烈震撼的同时，我们也在思考和探索如何运用AI技术提高工业视觉质检的率和效率，辅助甚替代人工来把关产品质量，助推企业高质量发展。我们与数字中国建设峰会组委会合作，让人工智能技术和中国高分卫星数据深度结合，从PB级数据中自动化识别建筑物轮廓，实现高分卫星对人居建筑的每月例行监测，服务于违建监测、受灾民居统计、城市体检、宅基地改革等应用场景，实现建筑智能普查，用AI技术驱动城市精细治理，用科创助力数字中国建设。 我们还到浙江丽水遂昌县，探索用数字化技术实现乡村振兴的跨越式发展，让数字经济与发生巧妙的融合……我们秉承初心，持续推动产业互联网时代高质量数据集的开放，并为阿里云机器学台提供算力支撑，激活青年人的创新动能，让青年有机会运用算法解决社会或商业问题，让AI普惠各行各业。 如果说机器学解决大数据的应用问题，那么深度学现，则开始解决机器感知问题。随着算力的不断升级，人工智能将在各行各业取得重要突破。 因此，针对本书，我们选取了三个有行业代表的赛题，分别来自行业、行业、工业。竞赛期间，我们惊喜地看到天池选手提交的创新思路和模型，经过选手的授权，我们期待与更多读者分享。这三个赛题的数据集均为天池官方采集或标注，通过本书对外公开。本书继续沿用天池选手众智的撰写模式，希望更读者日常的阅读 在这里，要感谢侯思泽、肖芬瑞、煦中、洪鹏飞、宋丹、张永亮几位作者的付出。同时，本书在每个赛题前增加了技术前沿的解读，并分享了在这些领域的研究成果，它们分别来自各技术领域的人工智能专家陈漠沙、李静、白徳桃。本书也会继续开放源码，读者可以通过天池实验行在线运行。 长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。二十年在整个人类发展只是沧海一粟，二十年的科技发展给人类带来了翻天覆地的变化，我们有幸处在这个时代，希望在这艘科技驱动的巨轮中，天池能尽到微薄之力，让更多的技术爱好者更快地登上巨轮，跟随，甚推动巨轮前行。 一婷、崔颖、听 天台

本书由戴琼海院士、阿里云智能事业群总裁张建锋、阿里巴巴副总裁贾扬清及各个领域的多位专家联合推荐。本书遴选阿里云天池平台三大经典赛题，分别来自医疗、工业和文娱的真实业务场景，覆盖计算机视觉和自然语言处理两大热门方向。