ImageNet2016國際競賽于今年9月舉辦，�？低曆芯吭豪^2015年后，再次向該競賽發(fā)起挑戰(zhàn)，在場景分類任務(wù)中斬獲世界第一，目標檢測和定位兩項任務(wù)均獲得第二名，場景分割獲得第七名，戰(zhàn)果斐然。
來自全球包括商湯、公安三所、三星、UIUC、東京大學(xué)、香港中文大學(xué)等工業(yè)界和學(xué)術(shù)界在內(nèi)的85支隊伍同臺競技。
據(jù)了解，ImageNet大規(guī)模計算機視覺識別挑戰(zhàn)賽（Large Scale Visual Recognition Challenge），是由斯坦福、卡內(nèi)基梅隆、北卡以及密歇根等一流名校發(fā)起的一項計算機視覺競賽，是計算機視覺方向發(fā)展的風(fēng)向標，一直吸引諸多活躍的頂尖研究團隊、學(xué)術(shù)名校和工業(yè)巨頭參與其中，每次比賽的結(jié)果對學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都有著重要而又深遠的影響。
ImageNet 2016競賽共發(fā)布了分類定位、圖像目標檢測、視頻目標檢測、場景識別和分割等競賽項目。�？低曆芯吭夯谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)，研究出一套高效深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，憑此在場景分類和目標檢測定位競賽項目中分別取得第一與第二的名次。
海康威視研究院常務(wù)副院長浦世亮介紹，此次競賽成果可以應(yīng)用到車輛檢測、車牌識別、車輛子品牌識別、人體檢測、人體屬性分析、人臉識別、以圖搜圖、視頻結(jié)構(gòu)化等產(chǎn)品中，將大幅提升產(chǎn)品性能與應(yīng)用效果。未來，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將不斷提高機器的智能化水平和自動化水平，在智能安全監(jiān)控、汽車輔助駕駛、智能交通感知、視頻語義理解、機器人和無人機等各方面都有著巨大的應(yīng)用價值。
�？低曆芯吭涸诔闪⒁荒甓嗟臅r間里，積累了深厚的技術(shù)底蘊。此次競賽表明，�？低曆芯吭壕o隨計算機視覺發(fā)展的潮流和步伐，逐步走在了計算機視覺領(lǐng)域的研究前沿，他們的相關(guān)研究成果將為公司的持續(xù)發(fā)展提供強有力的技術(shù)支撐。
