计算机视觉
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ImageNet 数据集发布
李飞飞团队发布 ImageNet，按 WordNet 名词层级组织超过 1400 万张人工标注图像；2010 年开始的 ILSVRC 提供统一训练集和年度比较。
AlexNet 赢得 ImageNet 竞赛
AlexNet 在 ILSVRC 2012 将 top-5 错误率降到 15.3%，第二名为 26.2%。这个差距让深度卷积网络成为计算机视觉的新基线。
ResNet 让超深网络可训练
微软研究者提出残差网络，用跳跃连接训练 152 层模型，并赢得 2015 年 ImageNet 分类任务。