ImageNet图像分类大赛

本文汇总了历年来在一项包含1000类别的大规模图像分类竞赛中的成绩排名情况,详细列出了各参赛机构的top-5错误率,并提供了相关论文链接。

比赛设置:1000类图像分类问题,训练数据集126万张图像,验证集5万张,测试集10万张(标注未公布)。2012,2013,2014均采用了该数据集。评价标准采用top-5错误率,即对一张图像预测5个类别,只要有一个和人工标注类别相同就算对,否则算错。

 

比分排行榜

结果公布时间机构top-5错误率(%)模型数方法
2015.2.11Google4.82 http://arxiv-web3.library.cornell.edu/abs/1502.03167
2015.2.6MSRA4.94 http://arxiv.org/abs/1502.01852
2015.2.6Baidu5.33 http://arxiv.org/abs/1501.02876
2015.1.13Baidu5.98 ——
2014.8.18Google6.66 http://arxiv.org/abs/1409.4842
2014.8.18Oxford7.33 http://arxiv.org/abs/1409.1556
2013.11.14NYU11.7 http://arxiv.org/abs/1311.2901
2012.10.13U.Toronto16.4 http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf

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