imagenet比赛

1. imagenet挑战赛什么时候开始举办的

现在就可以了

2. 如何在 ImageNet 比赛中获得冠军

ILSVRC（全称是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）分为

任务目标检测（object detection）

目标分类专与定位(object localization)

视频中的目标检测和跟踪(object detection / tracking from video)

场景分类(scene classification)

场景分割(scene parsing)

如何属在 ImageNet 比赛中获得冠军

1、在计算机视觉领域投入时间足够长，在长时间的研究工作中，打造了一支经验丰富的人工智能算法团队，对于计算机视觉领域的基础技术有比较深刻的理解。

2、深度学习是一项复杂的系统性工程。系统性工程需要集团作战，数据的清洗标定、大规模训练集群的搭建、各种神经网络框架的测试、神经网络的优化都需要比较专业的团队分工才能达到最优效果。

3、理论的探索和创新需要一个良好的环境

一方面大量资源构建数据和训练平台，让研究人员可以在海量的训练数据上迅速的做大量的试验。另一方面，营造一个宽松的研究环境，可以让大家在支持业务发展的同时有大量时间可以进行技术的探索。

3. 如何看待Imagenet2016结果

1.首先祝贺国内众多参与者取得好成绩！很多国外重要团队没有参加说是幸版运与不幸都可以的。权个人也在猜测是不是很多国外团队参加COCO，而没有参加ImageNet了。
2.数年比赛第一名的都是取名叫model ensemble. 包括当年的VGG, GoogleNet, ResNet。证据在
ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition 2014 (ILSVRC2014)
ILSVRC2015 Results 所以model ensemble作为方法的描述并不代表方法没有创新，只是所有参赛者用来刷名次的无奈之举。ensemble最好的，单个model的结果通常也是最好的。今年有没有神作不知道，但是佳作应该还是有的。个人还是非常期待在workshop上能向各位参赛者学习到一些新的东西。
3.以往ImageNet备受关注，主要是提供了很好的feature（CNN feature)和训练feature的方法。相信今年在ImageNet上应该会有更work的feature公布出来

4. 如何在 ImageNet 比赛中获得冠军

训练配置:batchsize=128caffe自有的imagenetwithcuDNN模型快于googlenetwithcuDNNVGG16层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenetwithcuDNN模型VGG19层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenetwithcuDNN模型一、内CAFFE自带配置，使用cuDNNForward速度容:220msBackward速度:360ms二、CAFFE自带配置，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层，使用cuDNNForward速度:3101msBackward速度:8002ms六、VGG19层，使用cuDNNForward速度:3972msBackward速度:8540ms回答不容易,希望能帮到您,满意请帮忙采纳一下，谢谢!

5. 如何在 ImageNet 比赛中获得冠军

今年 ILSVRC2016（全称是ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge）分为五大部分，包括：目标检测、目标定位、视频中目标物体内检测、场景分类、容场景分析。在昨天，全球最为权威的计算机视觉大赛
ILSVRC2016（大规模图像识别竞赛）公布了算法排名结果，HikVision（海康威视）夺得场景分类第一名。

6. 百度那么牛 为啥还要在人工智能大赛中作弊

最佳答案那个你好牛B啊，你说参加团队水平都很高，实际上网络作弊那次是个小团队，在那么高水平的比赛中你派个小团队去不知道有没有人信，反正我是信了，下次记得派个大团队不要被发现啊

7. 斯坦福大学发起的机器阅读理解竞赛是什么比赛，听说平安科技获得第一

斯坦福大学发起的机器阅读理解竞赛是什么比赛，听说平安科技获得第一？
哦热咯不了

8. 未来人工智能高度普及，对我们家居生活有着怎样的影响

人工智能的发展历程

· 1945艾伦图灵在论文《计算机器不智能》中提出了著名的图灵测试，给人工智能的収展产生了深远的影响。

· 1951年，马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·爱德蒙（Dean Edmunds）建立了"随机神经网络模拟加固计算器"SNARC。

· 2018年人工智能成为最热门的科技话题之一，未来商业价值显著，人才需求近一步扩大。

人工智能在各行各业的应用

人工智能如何解决行业痛点

· 安防：利用计算机视觉技术和大数据分析犯罪嫌疑人生活轨迹及可能出现的场所

· 金融：利用语音识别、 语义理解等技术打造智能客服

· 医疗：智能影像可以快速进行癌症早期筛查， 帮助患者更早収现病灶

· 交通：无人驾驶通过传感器、 计算机视觉等技术解放人的双手和感知

· 零售：利用计算机视觉、 语音/语义识别， 机器人等技术提升消费体验

· 工业制造：机器人代替工人在危险场所完成工作 ,在流水线上高效完成重复工作