ImageNet 数据集图像分类竞赛准确度再次刷新

ImageNet,由李飞飞教授团队于2009年发布,包含了超过两万类物体,共计一千四百多万张图片,为整个人工智能领域奠下数据基础。自那时起,诸多计算机视觉任务的新模型、新思想都是在ImageNet数据集上进行预训练,再在相应的目标任务上进行微调,以取得最好的效果。

【安防在线 www.anfang.cn】Facebook人工智能研究院(Facebook Artificial Intelligence Research)首席科学家,人工智能界的先驱 Yan Lecun(杨立昆)宣布开源了他们在图像识别以及整个计算机视觉领域的最新模型–“在Instagram的图片标签上预训练,在ImageNet上微调(finetune)的ResNext101模型”。

这一模型再次刷新了 ImageNet 数据集图像分类竞赛的准确度,在图像分类、目标检测等多个计算机视觉技术领域立下了新标杆。诸如目标检测、图像分割等等计算机视觉基础任务都可以将其骨干网络替换为这一新模型,借助其强大的特征提取能力,有望取得更好的效果。换言之,整个计算机视觉业界都有机会因之受益。

ImageNet,由李飞飞教授团队于2009年发布,包含了超过两万类物体,共计一千四百多万张图片,为整个人工智能领域奠下数据基础。自那时起,诸多计算机视觉任务的新模型、新思想都是在ImageNet数据集上进行预训练,再在相应的目标任务上进行微调,以取得最好的效果。

ImageNet 数据集图像分类竞赛准确度再次刷新

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