ilsvrc比賽即我們所說的imagenet比賽。
全稱imagenet large scale visual recognition competition
舉辦單位
imagenet
首屆2010
里程碑2012 (alexnet奪冠)
終屆2017 (senet奪冠)
由於深度學習技術的日益發展，使得機器視覺在ilsvrc的比賽成績屢創佳績，其錯誤率已經低於人類視覺，若再繼續舉辦類似比賽已無意義，是故大家對電腦視覺技術的期待由相當成熟的 image identification 轉向尚待開發的image understanding。
ilsvrc 2017 已是最後一屆舉辦。2023年起，將由webvision競賽（challenge on visual understanding by learning from web data）來接棒。webvision所使用的dataset抓取自浩瀚的網路，不經過人工處理與label，難度大大提高，但也會更加貼近實際運用場景。
正是因為ilsvrc 2012挑戰賽上的alexnet橫空出世，使得全球範圍內掀起了一波深度學習熱潮。這一年也被稱作「深度學習元年」。此後，ilsvrc挑戰賽的名次一直是衡量乙個研究機構或企業技術水平的重要標尺。因此，即使ilsvrc挑戰賽停辦了，但其對深度學習的深遠影響和巨大貢獻，將永載史冊。
歷屆冠軍做法：
[2] ilsvrc 歷屆的深度學習模型
深度學習（一）深度學習學習資料
持續更新 一 學習清單 1 收集了各種最新最經典的文獻，神經網路的資源列表 2 計算機視覺學習清單 3 機器學習學習清單 二 訓練資料 人臉資料 1 香港中文大學訓練資料集 此資料庫包含了20w張人臉，每張標註了5個特徵點 以及幾十種屬性 是否微笑 膚色 髮色 性別等屬性 2 68個人臉特徵點 3 ...
《程式設計競賽》學習筆記
棧 stack 最先放入的元素最後被取出 標頭檔案 include stack 常見操作 pop push empty size top 等 include include using namespace std intmain 佇列 queue 最先放入的元素最先被取出 標頭檔案 include ...
深度學習系列 深度學習簡介
機器學習 使用計算機系統利用經驗改善效能，是人工智慧領域的分支，也是實現人工智慧的一種手段。表徵學習關注如何自動找出表示資料的合適方式，以便更好地將輸入變換為正確的輸出。深度學習 具有多級表示的表徵方法，在每一級 原始資料開始 通過簡單的函式將該級的表示變換為更高階的表示。可以將深度學習看作多個簡單...