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