ImageNet图像识别大赛 微软打败谷歌获多项第一

在第六届ImageNet图像识别大赛上，微软研究团队大放异彩，赢得了多项桂冠。他们的图像识别系统凭借其卓越的性能，击败了谷歌、因特尔、高通等科技巨头以及众多初创公司和学术实验室的挑战者。这一成就，标志着微软在图像识别领域的深厚实力。

微软团队的博客日志透露，这支团队的成员包括何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑四位专家。他们研发的系统名为“残差学习图像识别”，其超过了150层。这一“残差学习”框架的提出，解决了极网络的优化和收敛难题。当网络大幅度加深时，该系统的准确性超越了许多普通网络，展现出极高的性能。

科技公司纷纷对这一研究领域投入巨大热情，旨在改进内部系统并打造面向用户的产品。学习的宽阔范畴正是这些高性能网络的核心，通过训练人工智能处理集合数据（如照片），然后展示新数据以获取推论。微软以“猜我几岁”和“我的胡子帅吗”等趣味应用为例，生动展示了其图像识别技术的实际应用。

微软团队在ImageNet图像识别大赛中的表现令人瞩目。大赛要求设计的图像系统能准确识别来自Flickr等的10万张图片，并将这些图片分类到1000个物体类别中。微软的参赛系统以分类错误率3.5%和定位错误率9%的优异表现赢得了比赛。

几年前，在图形分类技术上，谷歌、初创公司Clarifai和NEC还占据前三的位置。微软的这次突破性的成就，标志着其在图像识别技术上的领先地位。除此之外，微软的参赛团队还获得了ImageNet图像识别大赛物体探测项目的第一名，展示了其在图像识别领域的全面实力。

这一系列的辉煌成就，无疑将进一步推动微软在图像识别领域的创新和发展。我们期待着微软未来在这一领域带来更多的突破和惊喜。