目标检测中有很大一部分工作是做图像分类。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗 Geoffrey Hinton 教授带领学生
2023-09-08 17:08
2012 年，名为 AlexNet 的卷积神经网络（CNN）赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC)，这是一项年度计算机视觉竞赛。任务是让您的机器学习并“分类”1000 个不同的图像（基于 ImageNet 数据集）。
2023-01-12 11:01
图像识别和GPU相辅相成，特别是在使用深度神经网络（DNN）时。 基于GPU的DNN在图像识别领域的优势已经在过去几年在ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中的成功得到了明确的证明
2018-05-08 15:29
自从2012年AlexNet在竞赛中成功“超神”后，参加ILSVRC 2013的CNN模型数量大幅提升，其中纽约大学的Matthew Zeiler和Rob Fergus凭借ZF Net成为了竞赛
2018-06-30 10:03
(ILSVRC 2014)更多信息 : 关于 Baseline model 的描述 Arxiv paperSmartReply组织 : Google描述 : 基于深度 LSTM 模型的自动生成电子邮件回复更多信息
2020-07-27 18:33
在一个大型机器学习竞赛的比赛结果中，最好的结果通常是由模型的集成而不是由单个模型得到的。例如，ILSVRC2015 的得分最高的单个模型架构得到了第 13 名的成绩。而第 1 到 12 名都使用了
2017-12-21 15:15
图像度矩阵描述的基础上，通过深度卷积网络得到特征向量；最后，根据得到的特征向量进行K近邻（KNN）分类。在ILSVRC2014数据库上进行了验证实验，实验结果表明，所提出的模型具有较高的正确率和较少的迭代次数。
2018-12-24 16:40
自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工
2017-11-15 14:58
$TPUC_ROOT/regression/dataset/ILSVRC2012 . $ cp -rf $TPUC_ROOT/regression/image . $ mkdir work &
2023-08-19 22:44
，但我们发现它实际上建立了一个通用的可本地化的深层表示，从而暴露出cnn对图像的内隐注意。尽管全球平均池明显简单，但我们能够在ILSVRC 2014上实现37.1%的目标定位前5名错误，而无需对任何边界框进行培训注释。我们在各种实验中证明，我
2020-07-21 08:00
