海康获 ImageNet大规模图像识别挑战赛场景分类冠军

CobiNet(宁波)推荐文章： [摘要] 世界著名的 ImageNet 大规模图像识别挑战赛（ILSVRC2016）今天公布赛果，来自中国的团队大放异彩，包揽多个项目的冠军。

ImageNet 2016的结果揭晓，冠军几乎被中国团队包揽：CUImage（商汤和港中文），Trimps-Soushen（公安部三所），CUvideo（商汤和港中文），HikVision（海康威视），SenseCUSceneParsing（商汤和港中文），NUIST（南京信息工程大学）分别拿下多个项目的冠军。

1、物体探测

任务1a，用提供的训练数据进行物体探测，冠军队伍 CUImage，使用提供数据合成6个模型，探测物体胜出种类数量109，精准度 0.662751。

下图，任务1b，使用额外训练数据进行物体探测。冠军队伍 CUImage，使用的是自己在ImageNet Det 数据上的标签基准。识别物体胜出种类数量176个，平均精准度0.66081。

2. 物体定位

下图，任务2a：使用提供的训练数据进行分类+定位。冠军队伍Trimps-Soushen。第一名的模型定位错误率为0.077087，分类错误率为0.02991。

下图，任务2b：使用额外训练数据进行分类和定位结果。Trimps-Soushen在定位和分类上依然排在第一。

3. 视频中的物体探测（VID）

下图，任务3a，使用提供训练数据进行的视频中的物体探测。冠军团队NUIST，识别物体胜出种类数量10个，平均精准度0.808292。

下图，任务3b，使用额外训练数据进行的视频中的物体探测。冠军团队NUIST，识别物体胜出种类数量17个，平均精准度0.79593。

下图，任务3c，用提供训练数据进行的视频中物体探测和追踪，冠军是CUvideo。

下图，任务3d，用额外训练数据进行的视频中物体探测和追踪，冠军是NUIST。

4. 场景分类

冠军 Hikvision

5. 场景分析

冠军SenseCUSceneParsing

 

文章编辑：CobiNet(宁波)  
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