IMAGEnet est le plus grand défi académique de la reconnaissance visuelle par ordinateur à grande échelle, qui permet de tester la technologie state-of-the-art dans la compréhension de l’image, pour à la fois détecter la reconnaissance et l’emplacement des objets dans une images.
Le concours comprend trois étapes: la classification, la classification par emplacement et la détection.
- La classification mesure la capacité d’un algorithme pour attribuer des étiquettes correctes pour une image.
- La classification par emplacement est conçu pour évaluer l’algorithme à la fois des étiquettes sur une image et de l’emplacement des objets sous-jacents.
- La détection est similaire, mais utilise des critères d’évaluation plus stricts.
Comme une difficulté supplémentaire, ce défi comporte beaucoup d’images avec des objets minuscules qui sont difficiles à reconnaître. Une performance supérieure dans le défi de détection qui nécessite de pousser l’algorithme pour annoter une image avec un tas d’étiquettes, et être capable de décrire une scène complexe par emplacement et identifier de nombreux objets avec précision.
Dans le défi de cette année, l’équipe GoogLeNet placé en tête du classement a participé à une présentation ouverte, ce qui signifie que les détails exacts de son approche sont partagées avec la communauté de la reconnaissance visuelle par ordinateur pour favoriser la collaboration et accélérer les progrès dans le domaine.
via googleresearch.blogspot.fr
