Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)： – ILSVR 全称 ImageNet Large Scale Visual Recognition
- ILSVR 全称 ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition 举办单位 ImageNet 首届 2010 里程碑 2012 (AlexNet
在这篇论文之前，仅有一种GAN在ILSVR2012数据集上表现很好，那就是AC-GAN。
随机标签的奇怪案例 我们的故事从熟悉的地方开始---CIFAR 10(50000 张训练图像，分为 10 类，另有 10000 张验证图像)、2012 年的 ILSVR(1281167 张训练图像，50000
ILSVR会议一直在ImageNet（http://www.image-net.org/ 一个有许多图片的数据集，包括猫，狗等物品标签）上举办竞赛。 越成功的神经网络使用的层数会越来越多。 ?
在 2014-ILSVR 竞赛中表现最佳的 Inception 和 VGG 则进一步说明，深度是调节网络学习能力的重要维度。
它在2014年的ILSVR（ImageNet）竞赛中获胜。尽管已经有了像Inception和ResNet这样的更优秀的进步，到目前为止，它仍然被认为是一个优秀的视觉模型。
因为VOC有20个分类，在ILSVR2013的检测任务中，最后有200个分类，而ImageNet有1000个分类，首先要把最后的全连接分类层替换成目标任务输出个数+1（加一个背景类）的全连接层。
在2014-ILSVR竞赛中表现最佳的Inception和VGG则进一步说明，深度是调节网络学习能力的重要维度。 一旦特征被提取，只要其相对于其他位置的近似位置被保留，其提取位置就变得没那么重要了。
该网络赢得了ILSVR（ImageNet）2014的冠军。时至今日，VGG仍然被认为是一个杰出的视觉模型——尽管它的性能实际上已经被后来的Inception和ResNet超过了。
Inception-v3 reaches 21.2%21.2\%, top-11 and 5.6%5.6\% top-5 error for single crop evaluation on the ILSVR...Inception-v3的最高质量版本在ILSVR 2012分类上的单裁剪图像评估中达到了21.2\％21.2\％的top-1错误率和5.6\％5.6\％的top-5错误率，达到了新的水平。
Inception-v3的最高质量版本在ILSVR 2012分类上的单裁剪图像评估中达到了21.2\％21.2\％的top-1错误率和5.6\％5.6\％的top-5错误率，达到了新的水平。
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