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超越微软、Google、Facebook ! 旷视科技包揽 COCO、Places 三项世界冠军

Recognition Challenge” Workshop 中公布了 COCO 及 Places 竞赛排名情况。...旷视科技Face++参赛团队 COCO 从2015年开始举办,至今已经三届,前两届物体检测冠军分别是 MSRA 和 Google。...而 Places 是由 MIT 和 CMU 等高校牵头,在今年新设立的一项旨在深度理解图像场景的国际级计算机视觉类竞赛,今年与 COCO 联合举行。...旷视科技Face++团队只参与了其中物体分割的挑战,并击败了主要竞争对手 Google,赢得了该任务的冠军。 而对于产业界来说,机器对于人体、物体和场景的理解十分重要。...此次旷视研究院在 COCO 和 Places 竞赛中的成绩足以印证旷视科技在全球范围内的技术领先性。

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    有关模型配置的详细信息,请参阅配置指南。 EdgeConnect 的训练分为三个阶段:1)边缘模型的训练;2)内部模型的训练;3)联合模型的训练。.../checkpoints/places2 目录下的 places2 数据集上训练边缘模型: python train.py --model 1 --checkpoints ..../checkpoints/places2 模型的收敛性因数据集而异。例如,Places2 数据集在两个时期中的一个就能聚合,而较小的数据集(如 CelebA)则需要将近 40 个时期才能聚合。.../checkpoints/places2 --input ./examples/places2/images --mask ./examples/places2/masks --output ..../examples/places2/images 中使用和./examples/places2/mask 对应的掩膜图像,并将结果保存在./checkpoints/results 目录中。

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