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Competition——ML/DL:机器学习、深度学习各种计算机视觉、自然语言处理、科学预测等等比赛竞赛简介

简介: Competition——ML/DL:机器学习、深度学习各种计算机视觉、自然语言处理、科学预测等等比赛竞赛简介
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一、计算机视觉类比赛


1、ILSVRC比赛 (Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge)


       ILSVRC大赛最常用的就是ImageNet数据集,ILSVRC使用ImageNet的一个子集,总共有大约120万个训练图像,50,000个验证图像,以及150,000个测试图像;1000类别标记。

      该项目是一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库。超过1400万的图像URL被ImageNet手动注释,以指示图片中的对象。在至少一百万个图像中,还提供了边界框。ImageNet包含2万多个类别,一个典型的类别,如“气球”或“草莓”,包含数百个图像。第三方图像URL的注释数据库可以直接从ImageNet免费获得。但是,实际的图像不属于ImageNet。

      自2010年以来,ImageNet项目每年举办一次软件比赛,即ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),软件程序竞相正确分类和检测物体和场景。 ImageNet挑战使用了一个“修剪”的1000个非重叠类的列表。2012年在解决ImageNet挑战方面取得了巨大的突破,被广泛认为是深度学习革命的开始。

      以2012 年为界,之后基于深度学习的方法一直居于首位。实际上,2012 年的AlexNet大幅降低了错误识别率。并且,此后基于深度学习的方法不断在提升识别精度。特别是2015 年的ResNet(一个超过150 层的深度网络)将错误识别率降低到了3.5%。据说这个结果甚至超过了普通人的识别能力。这些年深度学习取得了不斐的成绩,其中VGG、GoogLeNet、ResNet已广为人知,在与深度学习有关的各种场合都会遇到这些网络。


      ILSVRC大赛有多个测试项目,其中之一是“类别分类”(classification),在该项目中,会进行1000 个类别的分类,比试识别精度。来看一下最近几年的ILSVRC大赛的类别分类项目的结果。


                ILSCRV优胜队伍的成绩演变:竖轴是错误识别率,横轴是年份。横轴的括号内是队伍名或者方法名


image.png


1、比赛评价标准


分类:


top-5 error —> make 5 guesses about the image label

top-1 error —> make 1 guess about the image label


image.png


2、比赛的意义



image.png

      AlexNet在ILSVRC2012图像分类竞赛第一名,将top-5错误率降至16.4%,标志着深度学习革命的开始,掀起了深度卷积神经网络在各个领域的研究热潮。  


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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