AlexNet提出时间:2012/9Top-1 准确率:62.5%参数量:60M论文地址:https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf AlexNet 的架构示意图。 ZFNet提出时间:2013/11Top-1 准确率:64%论文地址:https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdfInception V1提出时间:2...
在图像识别(Image Classification on ImageNet)榜单中,阿里云包揽了训,为了让机器学习模型取得更好的效果,开发者往往希望获得更多数据训练模型,而有助于解决该问题的联邦学习受到了越来越多的关注。简单来说,联邦学习可以在不共享数据的前提下,利用双方数据实现模型
Leaderboard 地址:https://www.paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet机器之心根据视频和网站内容进行了整理。以下为一些著名的模型、发布时间、Top-1 准确率、参数量,以及相关的论文链接。发布时取得 SOTA 的模型名以红色字体标出。这是一堆耳熟能详的模型 AlexNet 提出时间:2012/9 Top-1 准确...
第四讲_图像识别之图像分类Image Classification目录图片分类性能指标:top1,top5 ILSVRC:每种任务数据集不一样 imageNet:根据WorldNet组织的图片集,为每个名词提供平均1000张图片 网络进化卷积神经网络(CNN)基础神经网络: 神经元(输入,w,b,sigmoid)优化:梯度下降,BP反向传播(链式规则),3~5层...
4.1 Image Classification 上表展示了不同方法在CIFAR-100和ImageNet-1K数据集上的Top-1准确率。可以...
01.分类(classification) 分类标注是最基本的一种标注手段,其表现形式一般就是一张图对应一个数字标签,比如 Dogs vs. Cats数据集,该数据集共可分为dog和cat两类,因此标签设计时可以用0代表dog,1代表cat 02.点标注(keypoints) 点标注通常用于对图像特征较细致的场景,如人体姿态估计,人脸特征识别等 ...
近日,麻省理工学院研究团队发表了一篇论文指控知名数据集ImageNet存在系统性Bug,该论文被国际机器学习大会ICML2020接收。 同时,这篇论文名为《From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on Benchmarks》,也发表在了在预印论库arXiv上。
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet :经典的划时代的数据集 Deep Convolutional:深度卷积在当时还处于比较少提及的地位,当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作Alex Krizhevsky 和二作 Ilya Sutskever 都是 2018 年因作为 “深度学习领域的三大先驱之一” 而获得图灵奖的 Ge...
ImageNet是一个包含超过1500万标注的高分辨率图像的数据集,属于大约22,000个类别。这些图像是从网络上收集的,并由人工标注员使用Ama-zon的机械土耳其众包工具进行标注。从2010年开始,作为Pascal Visual Object Challenge的一部分,一年一度的竞赛被称为ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。ILSVRC使用ImageNet的一个子集...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. 2012PDF 参考:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1633143 ImageNet Top1错误率:37.5%,而两年前非深度学习的方法的最好错误率是45.7% ImageNet Top5错误率:17.0%,而两年前非深度学习的方法的最好错误率是25.7% ...