ILSVRC

概述

ILSVRC（ImageNet 大规模视觉识别挑战赛）是 2010-2017 年间举办的年度计算机视觉竞赛，AlexNet 在 2012 年的压倒性胜利标志着深度学习时代的到来。

关键内容

1. 竞赛设置：由斯坦福大学李飞飞团队发起，基于 ImageNet 数据集。任务是从 1000 个类别中识别给定图片的正确类别。训练集包含 120 万张图像，测试集约 15 万张。
2. 历史成绩：
3. 2010：NEC-UIUC（传统方法），Top-5 错误率 28.2%
4. 2011：Xavier（传统方法），Top-5 错误率 25.8%
5. 2012：AlexNet（深度学习），Top-5 错误率 16.4%
6. 2012（亚军）：ISI（传统方法），Top-5 错误率 26.2%
7. 2015：ResNet，Top-5 错误率 3.57%（超越人类水平）
8. 历史意义：2012年 AlexNet 比第二名低 9.8 个百分点，这不是渐进式改进而是降维打击。此后所有参赛队伍都转向深度学习方法，传统手工特征+SVM 的方案被彻底淘汰。
9. 竞赛终止：2017年后 ILSVRC 正式结束，因为图像分类任务已被"解决"——深度模型的准确率已超过人类水平。竞赛推动了整个计算机视觉领域从传统方法向深度学习的范式转移。

来源

• [raw/articles/ai-papers/foundations/paper_03_alexnet.md] — AlexNet 论文精读
• [raw/articles/ai-papers/foundations/paper_05_resnet.md] — ResNet 论文精读，ILSVRC 2015 成绩

相关

• ImageNet — based_on
• 李飞飞 — created_by
• AlexNet — winner_2012
• 深度学习 — paradigm_shift
• 斯坦福大学 — organized_by
• VGGNet — participant
• GoogLeNet: Inception — participant