Competition——ML/DL:机器学习、深度学习各种计算机视觉、自然语言处理、科学预测等等比赛竞赛简介


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特约服务 2022-09-19 16:44:17 52906
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Competition——ML/DL:机器学习、深度学习各种计算机视觉、自然语言处理、科学预测等等比赛竞赛简介

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目录

一、计算机视觉类比赛

1、ILSVRC比赛 (Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge)

1、比赛评价标准

2、比赛的意义

二、自然语言处理类比赛

三、数据科学预测准确度比赛


一、计算机视觉类比赛

1、ILSVRC比赛 (Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge)

        ILSVRC大赛最常用的就是ImageNet数据集,ILSVRC使用ImageNet的一个子集,总共有大约120万个训练图像,50,000个验证图像,以及150,000个测试图像;1000类别标记。
       该项目是一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库。超过1400万的图像URL被ImageNet手动注释,以指示图片中的对象。在至少一百万个图像中,还提供了边界框。ImageNet包含2万多个类别,一个典型的类别,如“气球”或“草莓”,包含数百个图像。第三方图像URL的注释数据库可以直接从ImageNet免费获得。但是,实际的图像不属于ImageNet。
       自2010年以来,ImageNet项目每年举办一次软件比赛,即ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),软件程序竞相正确分类和检测物体和场景。 ImageNet挑战使用了一个“修剪”的1000个非重叠类的列表。2012年在解决ImageNet挑战方面取得了巨大的突破,被广泛认为是深度学习革命的开始
       以2012 年为界,之后基于深度学习的方法一直居于首位。实际上,2012 年的AlexNet大幅降低了错误识别率。并且,此后基于深度学习的方法不断在提升识别精度。特别是2015 年的ResNet(一个超过150 层的深度网络)将错误识别率降低到了3.5%。据说这个结果甚至超过了普通人的识别能力。这些年深度学习取得了不斐的成绩,其中VGG、GoogLeNet、ResNet已广为人知,在与深度学习有关的各种场合都会遇到这些网络。

       ILSVRC大赛有多个测试项目,其中之一是“类别分类”(classification),在该项目中,会进行1000 个类别的分类,比试识别精度。来看一下最近几年的ILSVRC大赛的类别分类项目的结果。

                 ILSCRV优胜队伍的成绩演变:竖轴是错误识别率,横轴是年份。横轴的括号内是队伍名或者方法名

1、比赛评价标准

分类

  • top-5 error —> make 5 guesses about the image label
  • top-1 error —> make 1 guess about the image label 

2、比赛的意义

       AlexNet在ILSVRC2012图像分类竞赛第一名,将top-5错误率降至16.4%,标志着深度学习革命的开始掀起了深度卷积神经网络在各个领域的研究热潮。 

相关内容:
Dataset之ImageNet:ImageNet数据集简介、安装、使用方法之详细攻略
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二、自然语言处理类比赛

后期更新……

三、数据科学预测准确度比赛

后期更新……

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