Computer Vision and Machine Learning Competitions

最新推荐文章于 2023-12-27 18:07:45 发布
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分类专栏： 竞赛
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sunbaigui/article/details/46366673
本文概述了信息技术领域的多个关键领域，包括但不限于ImageNet、COCO、LFW等数据集在对象检测、图像分类与定位、图像描述、人脸识别、CIFAR基准、MNIST手写数字基准、ICDAR字符识别、HMDB人体运动数据库等方面的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、ImageNet

Object Detection, Object Classification+Localization


二、COCO

Image Captioning


三、LFW

Face Recognition


四、CIFAR

The CIFAR Image Classification Benchmark


五、MNIST

The MNIST Handwritten Digits Benchmark


六、ICDAR

Chinese characters from the ICDAR 2013 competition (3755 classes) 

Document Analysis and Recognition


七、HMDB

A Large Human Motion Database


35、CVL Handwriting Dataset: An In-depth Exploration
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The CVL Handwriting Dataset is a comprehensive resource curated by the Computer Vision Laboratory at EPFL for advancing handwriting recognition technologies. This detailed exploration highlights its structure, applications in machine learning and pattern r
从零开始大模型开发与微调：数据的准备
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1. Background Introduction In the rapidly evolving field of artificial intelligence (AI), large models have become the cornerstone of many cutting-edge appli
Kaggle-Computer-Vision-Competitions-List:计算机视觉领域的Kaggle竞赛列表
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Kaggle-计算机视觉竞赛列表 计算机视觉领域的Kaggle竞赛列表 [禁止提交] [DIGITS + Caffe] [查看] https://www.kaggle.com/c/WIC2011#description https://www.kaggle.com/c/awic2012#description https://www.kaggle.com/c/avito-duplicate-ads-detection https://www.kaggle.com/c/state-farm-distracted-driver-detection https://www.kaggle.com/c/noaa-right-whale-recognition [查看] https://www.kaggle.com/c/noaa-right-whale-recognition/di
计算机视觉与机器学习的结合：实现人工智能的梦想
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1.背景介绍 计算机视觉(Computer Vision)和机器学习(Machine Learning)是人工智能(Artificial Intelligence)领域的两个关键技术。计算机视觉主要关注于从图像和视频中自动抽取高级表示和理解的技术，而机器学习则关注于从数据中自动学习模式和规律的技术。这两个领域在过去几年中发生了巨大的发展，并且在各种应用中取得了显著的成功，如人脸识别、自动驾驶、语...
机器学习与计算机视觉
HarryChen的博客
06-18 1164
机器学习与计算机视觉 Machine Learning and Computer Vision by Marcello Pelillo 前言 ​ 本栏记录了我参加的2020年6月17日开始的、为期一周的机器学习与计算机视觉课程，由来自威尼斯大学的Marcello Pelillo教授主讲。在栏目中，我将记录我学习到的心得，而不会一一列举所有知识点。 2020年6月17日 ​ 今天主要入门了机器学习的一些基础的概念，如监督学习和非监督学习。我在本次学习的过程中，有下面的几点收获。 1. 贝叶斯理论（贝叶斯公式）
机器学习与计算机视觉：从图像处理到视频分析
AI天才研究院
12-27 1447
1.背景介绍 计算机视觉(Computer Vision)和机器学习(Machine Learning)是现代人工智能(Artificial Intelligence)领域的两个关键技术。计算机视觉涉及到计算机对于图像和视频的理解和处理，而机器学习则涉及到计算机对于数据的学习和预测。在过去的几年里，这两个领域的发展取得了显著的进展，尤其是在深度学习(Deep Learning)方面，它是机器学习...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_30756499的博客
07-07 1万+
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
Can you develop a learning path for me to master AI
04-02
7. Study computer vision, which focuses on teaching machines to recognize and interpret visual data. 8. Study reinforcement learning, which is a type of machine learning used for decision-making and ...
deeplearning.ai课程知识点整理
mikelkl的博客
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计算机视觉和机器学习_我从计算机视觉和机器学习硕士课程中学到的东西
weixin_26630173的博客
08-28 1307
计算机视觉和机器学习 重点 (Top highlight) 经验 (Experience) I wrote this article as a reflection of what I picked up from undertaking an MSc in Machine learning. I have to admit, some parts of my studies were usefu...
计算机视觉-机器学习近年部分综述
csyhhb的专栏
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转自：http://www.cvrobot.net/computer-vision-and-machine-learning-summary-in-recent-years/ 计算机视觉和机器学习领域 近两年部分综述文章，欢迎推荐其他的文章，不定期更新。   【2015】   [1].    E.Sariyanidi, H. Gunes, A. Caval
The ARM Computer Vision and Machine Learning library
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The ARM Computer Vision and Machine Learning library is a set of functions optimised for both ARM CPUs and GPUs using SIMD technologies. neonopenclcomputer-visionarmarmv7armv8aarch64machine-lea
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Computer Vision的尴尬 Computer Vision是AI的一个非常活跃的领域，每年大会小会不断，发表的文章数以千计（单是CVPR每年就录取300多，各种二流会议每年的文章更可谓不计其数），新模型新算法新应用层出不穷。可是，浮华背后，根基何在？ 对于Vision，虽无大成，但涉猎数年，也有管窥之见。Vision所探索的是一个非常复杂的世界，对于这样的世界如何建模，如
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对于deep CNN网络的应用，在训练数据的数目有限时，往往在大数据集上预训练再在目标任务中微调的方法进行解决。但是在在线视觉跟踪问题（online visual tracking）中，有ground truth 标签的训练数据仅仅在第一帧中，通过在后续序列视频中更新tracker得到跟踪结果，因此，数据太少，用一个预训练模型进行微调的方法太容易产生过拟合。本文因而提出sequential tra
MS coco数据集下载链接
zmlovelx(帅得不敢出门 程序员群31843264)
08-08 5526
coco数据集因为官网被墙了，所以无法看到下载链接，翻墙后拷贝过来，直接用链接下载就可以。 网页格式拷贝过来后就与官网的不一样， 凑合看。 Images 2014 Train images [83K/13GB]2014 Val images [41K/6GB]2014 Test images [41K/6GB]2015 Test images [81K/12GB]2017 Train ima...
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