Wettbewerb
Die ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) bewertet Algorithmen zur Objekterkennung und Bildklassifizierung in großem Maßstab. Eine wichtige Motivation besteht darin, den Forschern die Möglichkeit zu geben, die Fortschritte bei der Erkennung einer größeren Anzahl von Objekten zu vergleichen, indem sie die Vorteile des recht kostspieligen Etikettierungsaufwands nutzen. Eine weitere Motivation besteht darin, die Fortschritte der Computer Vision bei der groß angelegten Bildindizierung für die Suche und Kommentierung zu messen.
Einzelheiten zu den einzelnen Herausforderungen finden Sie auf der entsprechenden Seite.
- ILSVRC 2017
- ILSVRC 2016
- ILSVRC 2015
- ILSVRC 2014
- ILSVRC 2013
- ILSVRC 2012
- ILSVRC 2011
- ILSVRC 2010
Workshop
Jedes Jahr der Challenge gibt es einen entsprechenden Workshop auf einer der führenden Computer Vision Konferenzen. Ziel des Workshops ist es, die Methoden und Ergebnisse des Wettbewerbs zu präsentieren. Die Teilnehmer des Wettbewerbs mit den erfolgreichsten und innovativsten Beiträgen werden zur Präsentation eingeladen. Bitte besuchen Sie die aktuelle Challenge-Seite für den Workshop-Zeitplan und Informationen.
Zitat
Wenn Sie über Ergebnisse der Challenges berichten oder die Datensätze verwenden, zitieren Sie bitte:
- Olga Russakovsky*, Jia Deng*, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael Bernstein, Alexander C. Berg und Li Fei-Fei. (* = gleicher Beitrag) ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. IJCV, 2015.paper |bibtex |paper content on arxiv |attribute annotations
Additional references
Dies sind einige zusätzliche Veröffentlichungen, die in direktem Zusammenhang mit der Sammlung des Challenge-Datensatzes und der Auswertung der Ergebnisse stehen. Diese Veröffentlichungen werden alle in dem oben genannten Hauptartikel behandelt. Informationen zu den erfolgreichsten Beiträgen finden Sie auf den Webseiten der einzelnen Wettbewerbe, eine vollständige Liste der Veröffentlichungen finden Sie auf der SeiteImageNet publications.