imagenet比賽

1. imagenet挑戰賽什麼時候開始舉辦的

現在就可以了

2. 如何在 ImageNet 比賽中獲得冠軍

ILSVRC（全稱是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）分為

任務目標檢測（object detection）

目標分類專與定位(object localization)

視頻中的目標檢測和跟蹤(object detection / tracking from video)

場景分類(scene classification)

場景分割(scene parsing)

如何屬在 ImageNet 比賽中獲得冠軍

1、在計算機視覺領域投入時間足夠長，在長時間的研究工作中，打造了一支經驗豐富的人工智慧演算法團隊，對於計算機視覺領域的基礎技術有比較深刻的理解。

2、深度學習是一項復雜的系統性工程。系統性工程需要集團作戰，數據的清洗標定、大規模訓練集群的搭建、各種神經網路框架的測試、神經網路的優化都需要比較專業的團隊分工才能達到最優效果。

3、理論的探索和創新需要一個良好的環境

一方面大量資源構建數據和訓練平台，讓研究人員可以在海量的訓練數據上迅速的做大量的試驗。另一方面，營造一個寬松的研究環境，可以讓大家在支持業務發展的同時有大量時間可以進行技術的探索。

3. 如何看待Imagenet2016結果

1.首先祝賀國內眾多參與者取得好成績！很多國外重要團隊沒有參加說是幸版運與不幸都可以的。權個人也在猜測是不是很多國外團隊參加COCO，而沒有參加ImageNet了。
2.數年比賽第一名的都是取名叫model ensemble. 包括當年的VGG, GoogleNet, ResNet。證據在
ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition 2014 (ILSVRC2014)
ILSVRC2015 Results 所以model ensemble作為方法的描述並不代表方法沒有創新，只是所有參賽者用來刷名次的無奈之舉。ensemble最好的，單個model的結果通常也是最好的。今年有沒有神作不知道，但是佳作應該還是有的。個人還是非常期待在workshop上能向各位參賽者學習到一些新的東西。
3.以往ImageNet備受關注，主要是提供了很好的feature（CNN feature)和訓練feature的方法。相信今年在ImageNet上應該會有更work的feature公布出來

4. 如何在 ImageNet 比賽中獲得冠軍

訓練配置:batchsize=128caffe自有的imagenetwithcuDNN模型快於googlenetwithcuDNNVGG16層不用cuDNN慢於caffe自有的imagenetwithcuDNN模型VGG19層不用cuDNN慢於caffe自有的imagenetwithcuDNN模型一、內CAFFE自帶配置，使用cuDNNForward速度容:220msBackward速度:360ms二、CAFFE自帶配置，不使用cuDNNForward速度:300msBackward速度:410ms三、GoogleNet，使用cuDNNForward速度:614msBackward速度:1377ms四、GoogleNet，不使用cuDNNForward速度:1145msBackward速度:2009ms五、VGG16層，使用cuDNNForward速度:3101msBackward速度:8002ms六、VGG19層，使用cuDNNForward速度:3972msBackward速度:8540ms回答不容易,希望能幫到您,滿意請幫忙採納一下，謝謝!

5. 如何在 ImageNet 比賽中獲得冠軍

今年 ILSVRC2016（全稱是ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge）分為五大部分，包括：目標檢測、目標定位、視頻中目標物體內檢測、場景分類、容場景分析。在昨天，全球最為權威的計算機視覺大賽
ILSVRC2016（大規模圖像識別競賽）公布了演算法排名結果，HikVision（海康威視）奪得場景分類第一名。

6. 百度那麼牛 為啥還要在人工智慧大賽中作弊

最佳答案那個你好牛B啊，你說參加團隊水平都很高，實際上網路作弊那次是個小團隊，在那麼高水平的比賽中你派個小團隊去不知道有沒有人信，反正我是信了，下次記得派個大團隊不要被發現啊

7. 斯坦福大學發起的機器閱讀理解競賽是什麼比賽，聽說平安科技獲得第一

斯坦福大學發起的機器閱讀理解競賽是什麼比賽，聽說平安科技獲得第一？
哦熱咯不了

8. 未來人工智慧高度普及，對我們家居生活有著怎樣的影響

人工智慧的發展歷程

· 1945艾倫圖靈在論文《計算機器不智能》中提出了著名的圖靈測試，給人工智慧的収展產生了深遠的影響。

· 1951年，馬文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·愛德蒙（Dean Edmunds）建立了"隨機神經網路模擬加固計算器"SNARC。

· 2018年人工智慧成為最熱門的科技話題之一，未來商業價值顯著，人才需求近一步擴大。

人工智慧在各行各業的應用

人工智慧如何解決行業痛點

· 安防：利用計算機視覺技術和大數據分析犯罪嫌疑人生活軌跡及可能出現的場所

· 金融：利用語音識別、 語義理解等技術打造智能客服

· 醫療：智能影像可以快速進行癌症早期篩查， 幫助患者更早収現病灶

· 交通：無人駕駛通過感測器、 計算機視覺等技術解放人的雙手和感知

· 零售：利用計算機視覺、 語音/語義識別， 機器人等技術提升消費體驗

· 工業製造：機器人代替工人在危險場所完成工作 ,在流水線上高效完成重復工作