🚀 一个经典的计算机视觉领域挑战任务

简介

ImageNet挑战是AI领域最重要的图像分类基准之一，旨在推动深度学习模型在大规模图像数据集上的性能提升。该挑战包含超过1400万张带标签的图像，覆盖2万多个类别，常用于测试模型的泛化能力与识别精度。

核心任务

  • 图像分类：将输入图像分配到预定义的类别中
  • 目标检测：识别图像中的多个物体并标注位置
  • 语义分割：对图像像素进行逐点分类

参与方式

  1. 下载 ImageNet数据集 进行训练
  2. 使用预训练模型（如ResNet、VGG、EfficientNet）进行微调
  3. 参考 深度学习_模型 优化架构设计

扩展阅读

图像分类_挑战
卷积神经网络