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　　【中國安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】 ImageNet2016的結(jié)果揭曉，幾乎被中國團(tuán)隊(duì)包攬：CUImage（商湯和港中文），Trimps-Soushen（公安部三所），CUvideo（商湯和港中文），HikVision（?？低暎?，SenseCUSceneParsing（商湯和港中文），NUIST（南京信息工程大學(xué)）分別拿下多個(gè)項(xiàng)目的。
　　
　　1、物體探測
　　
　　任務(wù)1a，用提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行物體探測，隊(duì)伍CUImage，使用提供數(shù)據(jù)合成6個(gè)模型，探測物體勝出種類數(shù)量109，度0.662751。

　　
　　下圖，任務(wù)1b，使用額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行物體探測。隊(duì)伍CUImage，使用的是自己在ImageNetDet數(shù)據(jù)上的標(biāo)簽基準(zhǔn)。識(shí)別物體勝出種類數(shù)量176個(gè)，平均度0.66081。

　　
　　2.物體定位
　　
　　下圖，任務(wù)2a：使用提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分類 定位。隊(duì)伍Trimps-Soushen。名的模型定位錯(cuò)誤率為0.077087，分類錯(cuò)誤率為0.02991。

　　
　　下圖，任務(wù)2b：使用額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和定位結(jié)果。Trimps-Soushen在定位和分類上依然排在。

　　
　　3.視頻中的物體探測（VID）
　　
　　下圖，任務(wù)3a，使用提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行的視頻中的物體探測。團(tuán)隊(duì)NUIST，識(shí)別物體勝出種類數(shù)量10個(gè)，平均度0.808292。

　　
　　下圖，任務(wù)3b，使用額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行的視頻中的物體探測。團(tuán)隊(duì)NUIST，識(shí)別物體勝出種類數(shù)量17個(gè)，平均度0.79593。

　　
　　下圖，任務(wù)3c，用提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行的視頻中物體探測和追蹤，是CUvideo。

　　
　　下圖，任務(wù)3d，用額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行的視頻中物體探測和追蹤，是NUIST。

　　
　　4.場景分類
　　
　　Hikvision

　　
　　5.場景分析
　　
　　SenseCUSceneParsing