ImageNet 2016的結(jié)果揭曉，冠軍幾乎被中國團隊包攬：CUImage（商湯和港中文），Trimps-Soushen（公安部三所），CUvideo（商湯和港中文），HikVision（?？低?/a>），SenseCUSceneParsing（商湯和港中文），NUIST（南京信息工程大學）分別拿下多個項目的冠軍。
1、物體探測
任務1a，用提供的訓練數(shù)據(jù)進行物體探測，冠軍隊伍 CUImage，使用提供數(shù)據(jù)合成6個模型，探測物體勝出種類數(shù)量109，精準度 0.662751。
下圖，任務1b，使用額外訓練數(shù)據(jù)進行物體探測。冠軍隊伍 CUImage，使用的是自己在ImageNet Det 數(shù)據(jù)上的標簽基準。識別物體勝出種類數(shù)量176個，平均精準度0.66081。
2. 物體定位
下圖，任務2a：使用提供的訓練數(shù)據(jù)進行分類+定位。冠軍隊伍Trimps-Soushen。第一名的模型定位錯誤率為0.077087，分類錯誤率為0.02991。
下圖，任務2b：使用額外訓練數(shù)據(jù)進行分類和定位結(jié)果。Trimps-Soushen在定位和分類上依然排在第一。
3. 視頻中的物體探測（VID）
下圖，任務3a，使用提供訓練數(shù)據(jù)進行的視頻中的物體探測。冠軍團隊NUIST，識別物體勝出種類數(shù)量10個，平均精準度0.808292。
下圖，任務3b，使用額外訓練數(shù)據(jù)進行的視頻中的物體探測。冠軍團隊NUIST，識別物體勝出種類數(shù)量17個，平均精準度0.79593。
下圖，任務3c，用提供訓練數(shù)據(jù)進行的視頻中物體探測和追蹤，冠軍是CUvideo。
下圖，任務3d，用額外訓練數(shù)據(jù)進行的視頻中物體探測和追蹤，冠軍是NUIST。
4. 場景分類
冠軍 Hikvision
5. 場景分析
冠軍SenseCUSceneParsing
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