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FDDB 和 KITTI 之后,ImageNet 大赛中国团队再次包揽多项冠军

今日,全球最为权威的计算机视觉大赛 ImageNet ILSVRC2016(大规模图像识别竞赛)公布了算法排名结果,中国学术界和工业界团队包揽多项冠军。 今年ILSVRC2016分为五大部分,包括:目标检测、目标定位、视频中目标物体检测、场景分类、场景分析。中国团队的成绩如下: CUImage(商汤科技和港中文)目标检测第一 Trimps-Soushen(公安部三所)目标定位第一 CUvideo(商汤和港中文):视频中物体检测子项目第一 NUIST(南京信息工程大学):视频中的物体探测两个子项目第一 HikVision(海康威视):场景分类第一 SenseCUSceneParsing(商汤和港中文):场景分析第一 目标检测 任务 1a:用提供的数据进行目标检测 CUImage(商汤科技和港中文) 使用提供数据合成 6 个模型,检测物体胜出种类

通过提取神经元知识实现人脸模型压缩:MobileID可在移动设备上快速运行

MobileID 是一种非常快速的人脸识别系统,其可以从 DeepID2 中提取知识。给定一张被检测和已对齐的人脸图像,该软件可以输出一个低维的人脸表征(face representation),该表征可以可靠地保留其身份信息。更多细节可参考我们的论文《Face Model Compression by Distilling Knowledge from Neurons》。 更多信息也可以联系Ziwei Liu. 需求 Caffe:https://github.com/BVLC/caffe t-SNE:https://lvdmaaten.github.io/tsne/ 开始 安装并编译 Caffe 和 t-SNE 库。 下载预训练的模型 mobile_id.caffemodel: Place "mobile_id.caffemodel" into "./models/" 下载预存的对齐且裁剪后的 LFW 数据集 lfw.zip:https://drive.google.com/file/d/0B7EVK8r0v71pNGdPd... Place "lfw.zip" into "./da...

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