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在计算机视觉的历史上，Imagenet 挑战赛曾被誉为 AI 发展的分水岭，引爆了深度学习的浪潮。那么，在具身智能与机器人领域，是否也会迎来类似的 “拐点时刻”？ 答案或许渐渐清晰。李飞飞团队与斯坦福 AI 实验室正式官宣：首届 BEHAVIOR 挑战赛将登陆 NeurIPS 2025。

ImageNet-D是一个通过扩散模型生成的新基准，解决了这些局限性，通过具有挑战性的图像将模型推向极限，并揭示模型鲁棒性的关键缺陷。 神经网络在零样本图像分类中取得了惊人的成就，但它们真的能“看”得有多好呢？现有的用于评估这些模型鲁棒性的数据 ...

在2000年代初，一切事物都处于暴风雨前的宁静。 对于计算机视觉（CV）潜力的兴奋与对工具限制和资源约束的挫败感一样强烈。最明显的障碍之一是缺乏标准化的数据集。每个研究小组都整理了自己小规模的图像集合，这使得几乎不可能在不同算法之间比较结果 ...

2006年，计算机视觉研究仍然是一个缺乏资金，且很少收到外界关注的学科。许多研究人员专注于构建更好的算法。他们坚信，算法是计算机视觉的中心，如果把机器智能与生物智能做类比，那么算法就相当于机器的突触，或者说是大脑中错综复杂的神经回路。

进入 2024 年，人工智能的发展速度似乎已经快过了时间的更迭。 2 月，OpenAI 发布视频生成模型 Sora，就像一年多前才发布的 ChatGPT 一样，Sora 被外界认为是通用人工智能（AGI）发展的又一个里程碑时刻。 然而，仅仅在十几年前，人工智能还是相当小众的学术领域 ...

过去几年，数据压缩或蒸馏任务引起了人们的广泛关注。通过将大规模数据集压缩成具有代表性的紧凑子集，数据压缩方法有助于实现模型的快速训练和数据的高效存储，同时保留原始数据集中的重要信息。数据压缩在研究和应用中的重要性不可低估，因为它在 ...

何恺明，RBG，Piotr Dollár，三位大神联手，带你重新思考“ImageNet预训练”。 编者按：本文来自微信公众号“量子位”（ID：QbitAI），作者夏乙 安妮。36氪经授权转载。 何恺明，RBG，Piotr Dollár。 三位从Mask R-CNN就开始合作的大神搭档，刚刚再次联手，一文“终结 ...

雷锋网AI科技评论按：2017年是ImageNet挑战赛举办的最后一年，夏威夷当地时间7月26日，作为ImageNet创始人之一的李飞飞和他的学生邓嘉在CVPR 2017期间的一场workshop上做了主题演讲，他们对ImageNet 八年来所走的路做了深情回顾和总结。以下是雷锋网编辑整理。

【新智元导读】CVPR 2017 研讨会“超越 ILSVRC”将宣布今年是 ImageNet 竞赛正式组织的最后一年，2016 年 ILSVRC 的图像识别错误率 ...

使用微信扫码将网页分享到微信 斯坦福大学每年都会举行一个比赛，邀请谷歌、微软，百度等 IT 企业使用 ImageNet ——全球最大的图像识别数据库，测试他们的系统运行情况。每年一度的比赛也牵动着各大巨头公司的心弦，过去几年中，系统的图像识别功能大大 ...