Kaggle 比赛的目标是预测人脸上 15 个关键点的坐标,总共 30 个 float 值,属于标准的回归问题。我们选择采用最常见的 l2 距离,作为优化的目标。和第一篇文章中神经网络模型的代码结构一样,我们将代码分成了 3 个主要模块,分别是 Dataset 模块,Net 模块和 Solver 模块。 模型结构 我们在 inference 函数中定义网络...
从最开始的 AlexNet 到后来的残差网络，我们已经看到 ImageNet 挑战赛催生出了许多优秀的计算机视觉解决方案。也许 ImageNet 加上 Kaggle 能继续在目标识别、目标定位和视频目标识别等任务上实现更大的突破，并解决如模型小型化、快速训练和更强的迁移学习等问题。经过多年的更新，现如今 ImageNet 已经有 13M（百万...
Kaggle 比赛的目标是预测人脸上 15 个关键点的坐标,总共 30 个 float 值,属于标准的回归问题。我们选择采用最常见的 l2 距离,作为优化的目标。和第一篇文章中神经网络模型的代码结构一样,我们将代码分成了 3 个主要模块,分别是 Dataset 模块,Net 模块和 Solver 模块。 模型结构 inference我们在 inference 函数中...
ImageNet 2017 挑战赛是最后一届,李飞飞在 CVPR 2017 上表明 ImageNet 挑战赛以后将与 Kaggle 结合。她在演讲中欣喜地表明她们正在将接力棒传递给 Kaggle,不仅因为 Kaggle 社区是最大的数据科学社区,同时还因为她们认为只有将数据做到民主化才能实现 AI 民主化。虽然 ImageNet 挑战赛是最后一届了,但 image-net.o...
1.1. Downloading the Dataset 登录Kaggle后,点击图1所示犬种识别比赛网页上的“数据”选项卡,点击“全部下载”按钮下载数据集。在../data中解压缩下载的文件后,将在以下路径中找到整个数据集: · ../data/dog-breed-identification/labels.csv · ../data/dog-breed-identification/sample_submission.csv ...
1.1. Downloading the Dataset 登录Kaggle后,点击图1所示犬种识别比赛网页上的“数据”选项卡,点击“全部下载”按钮下载数据集。在../data中解压缩下载的文件后,将在以下路径中找到整个数据集: ../data/dog-breed-identification/labels.csv ../data/dog-breed-identification/sample_submission.csv ...
1.1. Downloading the Dataset 登录Kaggle后,点击图1所示犬种识别比赛网页上的“数据”选项卡,点击“全部下载”按钮下载数据集。在../data中解压缩下载的文件后,将在以下路径中找到整个数据集: ../data/dog-breed-identification/labels.csv ../data/dog-breed-identification/sample_submission.csv ...
当地时间 7 月 26 日,李飞飞与 Jia Deng 在 ImageNet Workshop 上做主题演讲,对 8 年的 ImageNet 挑战赛历史进行了总结,并宣布之后的 ImageNet 挑战赛将转由 Kaggle 主办。最后,感谢李飞飞教授提供的 PPT,以及对本文内容的确认。 在CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中,演讲者介绍了挑战赛的结果,回顾了...
import cv2 from PIL import Image import numpy as np from xml.etree import ElementTree as ET import matplotlib.pyplot as plt num = 50000 # the total image number of validation subdataset val_xml_root = "./Annotations/" # directory where val xml labels are saved val_img_root = "./...
ImageNet-100 is a subset of ImageNet-1k Dataset from ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012. It contains random 100 classes as specified in Labels.json file. Link: https://www.kaggle.com/datasets/ambityga/imagenet100Benchmarks Edit No benchmarks yet. Start a new benchmark...