2025MathorCup大数据竞赛A题思路分析模型代码，完整论文见文末名片

咱们先把这两个赛道的核心区别拎清楚——赛道A是纯纯“看图片干活”，专门找集装箱上的破损；赛道B是“扒表格算账”，琢磨物流理赔的风险，俩方向完全不搭边，咱们逐个赛道、逐个问题掰开揉碎了说，都用大白话，不整那些生僻术语。

先看赛道A，集装箱破损检测这块，适合的学生得是玩过图片识别的，比如计算机科学、人工智能、自动化这些专业，尤其是平时接触过“看图片找东西”的同学，上手会快很多。咱们先讲第一个问题：判断图片里的集装箱有没有残损。这是A赛道里最基础的活，不用找破损在哪，就给个“有”或“没有”的答案，有点像你刷手机看图，判断“这张图里有没有猫”一样，只是对象换成了集装箱的破损。用到的模型也不用自己从零搭，像ResNet、EfficientNet这些现成的图片分类框架，网上一搜全是代码，改改输入输出就能用。但重点不在模型多复杂，而在“处理图片”——你想啊，港口的图片里乱七八糟的，有机器、天空、地面，还有反光、阴影、下雨天的水痕，这些都容易让模型认错，得先给图片“做个大扫除”，比如裁掉没用的背景、调调亮度去掉阴影；另外，没残损的图片可能比有残损的多好多，要是模型光看这些“没问题”的图，最后可能就偷懒只认“没残损”，漏了真正有问题的，所以得想办法平衡数据，比如多复制点有残损的图，或者少用点没残损的图，这才是这个问题的关键。

接下来是A赛道的第二个问题，也是最难的：既要找到破损在哪，还得说出是“凹陷” “裂纹”还是“锈蚀”。这就比第一个问题难多了，不光要知道“有”，还得用框把破损圈出来，甚至精确到每个像素——比如裂纹就几像素宽，得让模型能“看见”这么小的东西，还得区分开长得像的破损，比如深凹痕和破洞，一不小心就认错了。用到的模型一般是能同时干“找位置+标细节”的，比如Mask R-CNN，既能画框又能标像素；要是想快点出结果，也能用YOLO先画框找位置，再用U-Net补细节标分割。这里最头疼的是“多尺度检测”，大的锈蚀还好认，小的裂纹可能就一条细线，模型很容易漏看，所以得让模型像用放大镜一样，一层一层看图片的不同大小细节；另外，区分相似破损也得下功夫，可能得专门给这些像的破损样本做标注，让模型多学几遍。

最后是A赛道的第三个问题，评估前两个模型好不好用。这就简单了，不用建模，就是给模型“打分”。比如第一个问题判断“有没有破损”，不能只看“准确率”——因为没残损的图多，准确率高不代表能把所有有破损的都找出来，得看“召回率”，也就是到底漏了多少有破损的；第二个问题检测分割，要看“框得准不准”（行业里叫mAP）和“分割得对不对”（叫mIoU）。这些指标用Python的sklearn库就能算，重点是选对指标，别用错了——比如第一个问题用准确率，看似分高，其实没意义；另外，还得分析结果，比如召回率低，到底是因为小裂纹没看见，还是背景干扰太大，得说清楚原因，不能光甩个分数就完事。