27、跟踪机器学习挑战赛：精度阶段

跟踪机器学习挑战赛：精度阶段

1. 挑战赛概述

在跟踪机器学习挑战赛的精度阶段，参与者们需要提供算法描述以争取奖项并进入评审选拔。挑战赛中各算法虽有共同方法，但为清晰展示，下面将分别介绍各算法。

2. 算法表现分析

从图 17 可以看出，领先候选算法（TopQuarks）在探测器中心附近表现最佳，但在靠近束流轴且离原点约 50 厘米处有一组误关联的击中，而垃圾击中大多出现在探测器外层（此处占比高达 80%）。

算法类型	位置表现
TopQuarks	中心附近最佳，特定位置有误关联击中，外层多垃圾击中

3. 各算法详细介绍

3.1 挑战赛冠军：Top - Quarks

团队成员为 Johan Sokrates Wind “icecuber” 和 Erling Solberg “erlinsol”，主要由挪威工业数学硕士学生 Johan Wind 开发。该算法是模块化的，便于在各层面高效测试新想法，其跟踪策略与高能物理实验中使用的一些跟踪算法类似，后续步骤有中间测量以跟踪得分损失，这可能是获胜的关键因素。大部分代码用 C++/C++11 编写，部分训练为方便起见使用 Python。为挑战赛实现了专用数据结构以支持大量查找。算法步骤如下：
1. 种子生成 ：在探测器最内层选择 50 对层并创建所有击中对，训练逻辑回归分类器以减少错误种子数量，保留几乎所有好种子。
2. 扩展为三元组 ：从击中对直线外推到下一层找到兼容击中，取 10 个最近的击中形成三元组，训练逻辑回归分类器保留好的三元组，拒绝坏的三元组。
3. 跟踪 ：从三元组开始，通过螺旋外推将更多击中附加到候选轨道，使用数据驱动的磁场估计使外推更准确。
4. 轨道巩固 ：若已穿过层上的额外击中距离小于阈值，则添加到候选轨道。
5. 轨道歧义解决 ：选择估计污染击中最少的候选轨道作为最终轨道，递归移除其击中。

graph LR
    A[种子生成] --> B[扩展为三元组]
    B --> C[跟踪]
    C --> D[轨道巩固]
    D --> E[轨道歧义解决]

3.2 挑战赛亚军：Outrunner

由台湾基于图像的深度学习软件工程师 Pei - Lien Chou “outrunner” 开发。该解决方案使用人工神经网络模型预测击中的邻接矩阵，采用三击中螺旋兼容性检查进行后处理。算法步骤如下：
1. 邻接矩阵预测 ：考虑所有击中对，构建 27 个特征，训练神经网络模型预测对在同一轨道上的概率，通过采样负类中靠近正类的对解决类别不平衡问题。
2. 邻接导航 ：对于给定初始击中，预测得分最高的对定义为种子，选择使与其他两击中形成的对概率之和最大的第三击中，根据其与过原点和其他两击中的圆的兼容性决定是否添加到候选轨道。
3. 轨道合并和扩展 ：根据唯一分配的击中数量量化轨道质量，用于排序重叠轨道并分配击中，高质量候选轨道通过宽松约束导航邻接矩阵进行扩展。

graph LR
    A[邻接矩阵预测] --> B[邻接导航]
    B --> C[轨道合并和扩展]

3.3 挑战赛季军：Sergey Gorbunov

德国跟踪软件专家 Sergey Gorbunov 的解决方案紧密遵循高能物理中大多数跟踪算法的策略，有一些创新，如从数据估计磁场、使用固定网格查找数据结构进行击中搜索、使用增量计数标记候选击中。算法步骤如下：
1. 种子生成 ：确定探测器的三层构建种子，从第一层所有击中开始，通过直线外推在第二层找到兼容击中，再外推到第三层，拒绝在 r - z 平面不对齐的三元组。
2. 轨道候选构建 ：对找到的三元组逐个外推，使用最后三个击中进行局部螺旋拟合，找到附近击中添加到候选轨道。
3. 轨道选择 ：选择击中最多且与局部螺旋拟合偏差最小的候选轨道，移除其击中后重新开始。

graph LR
    A[种子生成] --> B[轨道候选构建]
    B --> C[轨道选择]

3.4 评审创新奖：Yuval 和 Trian

以色列电子工程师 Yuval Reina 和德国企业家 Trian Xylouris 的解决方案采用类似霍夫变换的方法。算法和机器学习模型训练用 Python 完成，通过智能索引和边缘化使霍夫变换在挑战赛模拟的密集碰撞环境中可行。算法步骤如下：
1. 聚类 ：假设由螺旋的有符号曲率和纵向冲击参数组成的二元组，每个击中对应一个唯一螺旋，离散化相空间形成箱，允许击中在相邻箱迁移以防止固定分箱限制聚类，每个至少有一个击中的箱为候选轨道，随机扫描初始二元组相空间并合并候选轨道。
2. 集成 ：由于聚类解决方案依赖于二元组空间的随机游走和箱分配的模糊处理，多次运行聚类并集成以产生更好的解决方案，提取轨道候选特征训练提升决策树进行二元分类，递归合并多个聚类解决方案。
3. 后处理 ：估计使其余三个螺旋参数标准差最小的曲率和纵向冲击参数，重新计算三元组参数以找到螺旋参数相近的击中。

graph LR
    A[聚类] --> B[集成]
    B --> C[后处理]

3.5 评审聚类奖：CPMP

法国 IBM 软件工程师 Jean - François Puget “CPMP” 的解决方案基于 DBSCAN 对起始套件进行了多项改进，使用了轨道质量定义的概念和霍夫变换的思想迭代形成轨道候选。算法步骤如下：
1. 轨道参数数据库 ：记录训练集中所有轨道的曲率和纵向冲击参数二元组，作为后续扫描的可能轨道参数。
2. 轨道质量校准 ：从训练数据集中测量交叉模块四元组的观察频率，用于估计轨道候选的可能性。
3. 轨道候选构建 ：从轨道模式数据库中随机扫描轨道参数二元组空间，对于每个考虑的子参数，用通过击中的螺旋的其余三个参数表示所有击中，使用 DBSCAN 算法在变换后的坐标空间中聚类，选择击中最多且质量最好的轨道解决歧义。
4. 集成 ：在整个探测器和最内层分别运行轨道候选构建，通过轨道重叠合并两个解决方案。

graph LR
    A[轨道参数数据库] --> B[轨道质量校准]
    B --> C[轨道候选构建]
    C --> D[集成]

3.6 评审深度学习奖：Finnies

德国软件工程师 Nicole 和 Liam Finnie 的解决方案使用了长短期记忆单元（LSTM）的递归人工神经网络（RNN），用 DBSCAN 算法在探测器最内层聚类击中产生轨道片段种子，递归网络用于预测后续层击中的潜在位置。算法步骤如下：
1. 种子生成 ：将所有层的击中转换为极坐标，使用 DBSCAN 算法聚类，将每个候选轨道截断为前 5 个击中作为轨道片段种子，通过去除异常值提高种子纯度。
2. 路径预测 ：由于轨道在 (φ, r) 和 (r, z) 坐标系中大多是直线，选择 (φ, r, z, z/r) 进行跟踪，构建递归单元，沿着种子的 5 个击中运行并展开 5 次迭代预测下 5 个击中的位置，实现并分别训练多个递归模型架构，通过平均集成提供最终路径预测。
3. 击中关联 ：使用事件中所有击中在四元组空间构建 k - D 树，根据曼哈顿距离找到最接近路径预测的击中。

graph LR
    A[种子生成] --> B[路径预测]
    B --> C[击中关联]

这些算法各有特点和创新，在挑战赛中展现了不同的性能和潜力，为跟踪机器学习领域提供了丰富的思路和方法。

跟踪机器学习挑战赛：精度阶段

4. 各算法特点对比

为了更清晰地了解各算法的特点，我们将它们的关键信息进行对比，如下表所示：
| 算法名称 | 开发者 | 主要技术 | 优势 | 不足 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Top - Quarks | Johan Sokrates Wind、Erling Solberg | 模块化设计，逻辑回归分类器，数据驱动磁场估计 | 跟踪策略成熟，中间测量可监控得分损失，高效查找数据结构 | 参数优化困难 |
| Outrunner | Pei - Lien Chou | 人工神经网络预测邻接矩阵，三击中螺旋兼容性检查 | 预测较为准确 | 计算成本高 |
| Sergey Gorbunov | Sergey Gorbunov | 数据估计磁场，固定网格查找，增量计数标记 | 遵循主流策略且有创新，无分支构建表现意外好 | |
| Yuval 和 Trian | Yuval Reina、Trian Xylouris | 类似霍夫变换，聚类和集成 | 不依赖大量领域知识 | 排名相对靠后，机器学习应用有限 |
| CPMP | Jean - François Puget | DBSCAN 聚类，轨道质量校准 | 改进起始套件，考虑磁场非均匀性 | 无法找到特定类型轨道 |
| Finnies | Nicole 和 Liam Finnie | 递归人工神经网络（RNN），DBSCAN 聚类 | 利用 RNN 预测路径 | 模型训练计算成本高，难以完全优化 |

通过这个表格，我们可以直观地看到各算法在技术、优势和不足方面的差异，这有助于我们在实际应用中根据具体需求选择合适的算法。

5. 算法应用展望

这些算法在跟踪机器学习领域有着广泛的应用前景，以下是一些可能的应用场景及对应的优势算法分析：
1. 高能物理实验 ：在高能物理实验中，需要对大量的粒子轨迹进行精确跟踪。Top - Quarks 算法的跟踪策略与高能物理实验中常用的算法类似，且有中间测量来监控得分损失，能够在复杂的实验环境中保证较高的跟踪精度，因此可能是一个不错的选择。
2. 图像识别与处理 ：Outrunner 算法使用人工神经网络模型预测击中的邻接矩阵，在处理图像中的物体跟踪问题时，其对复杂关系的建模能力可能会发挥重要作用。例如，在视频监控中对运动物体的跟踪，通过预测物体之间的邻接关系，可以更准确地识别和跟踪目标。
3. 数据分析与挖掘 ：对于需要从大量数据中挖掘潜在模式的场景，Yuval 和 Trian 算法的聚类和集成方法可以有效地对数据进行分类和整合。例如，在市场调研中对客户行为数据的分析，通过聚类可以发现不同客户群体的特征，为营销策略的制定提供依据。
4. 智能交通系统 ：在智能交通系统中，对车辆和行人的跟踪是关键问题。CPMP 算法考虑了磁场的非均匀性，在实际应用中可以更好地适应复杂的环境。例如，在城市道路中，由于建筑物和其他设施的影响，磁场可能会发生变化，该算法能够更准确地跟踪目标。
5. 机器人导航 ：Finnies 算法使用递归人工神经网络（RNN）预测路径，在机器人导航中，能够根据当前的位置和环境信息预测下一步的路径，使机器人更智能地避开障碍物，实现自主导航。

6. 总结

本次跟踪机器学习挑战赛的精度阶段展示了多种不同的算法，它们各有特色和创新点。从挑战赛的结果来看，不同的算法在不同的方面表现出色，这也反映了跟踪机器学习领域的多样性和复杂性。

在实际应用中，我们需要根据具体的需求和场景选择合适的算法。同时，各算法也存在一些不足之处，例如计算成本高、参数优化困难等，这为未来的研究提供了方向。我们可以进一步探索如何优化算法的性能，降低计算成本，提高算法的鲁棒性和可扩展性。

此外，随着机器学习技术的不断发展，我们可以期待更多创新的算法和方法出现，为跟踪机器学习领域带来新的突破。无论是在高能物理、图像识别还是其他领域，跟踪机器学习都将发挥越来越重要的作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和价值。

未来，我们可以关注以下几个方面的研究：
1. 算法融合 ：将不同算法的优势结合起来，开发出更强大的跟踪算法。例如，将 Top - Quarks 算法的跟踪策略与 Outrunner 算法的神经网络预测能力相结合，可能会得到更准确、更高效的算法。
2. 硬件优化 ：随着硬件技术的不断进步，我们可以利用更强大的计算资源来优化算法的性能。例如，使用 GPU 加速算法的训练和推理过程，提高算法的处理速度。
3. 数据增强 ：通过增加训练数据的多样性和数量，可以提高算法的泛化能力。例如，在高能物理实验中，可以模拟更多不同类型的粒子轨迹，为算法提供更丰富的训练数据。

总之，跟踪机器学习领域充满了机遇和挑战，我们需要不断探索和创新，以推动该领域的发展。