CobiNet(寧波)推薦文章： [摘要] 世界著名的 ImageNet 大規(guī)模圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC2016）今天公布賽果，來自中國的團(tuán)隊(duì)大放異彩，包攬多個(gè)項(xiàng)目的冠軍。

ImageNet 2016的結(jié)果揭曉，冠軍幾乎被中國團(tuán)隊(duì)包攬：CUImage（商湯和港中文），Trimps-Soushen（公安部三所），CUvideo（商湯和港中文），HikVision（?？低暎?，SenseCUSceneParsing（商湯和港中文），NUIST（南京信息工程大學(xué)）分別拿下多個(gè)項(xiàng)目的冠軍。

1、物體探測(cè)

任務(wù)1a，用提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行物體探測(cè)，冠軍隊(duì)伍 CUImage，使用提供數(shù)據(jù)合成6個(gè)模型，探測(cè)物體勝出種類數(shù)量109，精準(zhǔn)度 0.662751。

下圖，任務(wù)1b，使用額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行物體探測(cè)。冠軍隊(duì)伍 CUImage，使用的是自己在ImageNet Det 數(shù)據(jù)上的標(biāo)簽基準(zhǔn)。識(shí)別物體勝出種類數(shù)量176個(gè)，平均精準(zhǔn)度0.66081。

2. 物體定位

下圖，任務(wù)2a：使用提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分類+定位。冠軍隊(duì)伍Trimps-Soushen。第一名的模型定位錯(cuò)誤率為0.077087，分類錯(cuò)誤率為0.02991。

下圖，任務(wù)2b：使用額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和定位結(jié)果。Trimps-Soushen在定位和分類上依然排在第一。

3. 視頻中的物體探測(cè)（VID）

下圖，任務(wù)3a，使用提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行的視頻中的物體探測(cè)。冠軍團(tuán)隊(duì)NUIST，識(shí)別物體勝出種類數(shù)量10個(gè)，平均精準(zhǔn)度0.808292。

下圖，任務(wù)3b，使用額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行的視頻中的物體探測(cè)。冠軍團(tuán)隊(duì)NUIST，識(shí)別物體勝出種類數(shù)量17個(gè)，平均精準(zhǔn)度0.79593。

下圖，任務(wù)3c，用提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行的視頻中物體探測(cè)和追蹤，冠軍是CUvideo。

下圖，任務(wù)3d，用額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行的視頻中物體探測(cè)和追蹤，冠軍是NUIST。

4. 場(chǎng)景分類

冠軍 Hikvision

5. 場(chǎng)景分析

冠軍SenseCUSceneParsing

 

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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