Deep Image

2015年1月19日報導，百度研發的計算機視覺系統Deep Image性能優於谷歌，已經接近人類的精準度。Deep Image論文過度使用ImageNet評價伺服器。

組成

DeepImage採用端對端深度學習技術研發而成。其主要組成部分包括一台定製的用於深度學習的超級計算機Minwa，一套高度最佳化採用新策略進行數據分區與通信的並行算法，大型深層神經網路模型，全新數據擴充方法，以及多尺度高解析度圖像使用。

測試

百度稱其在ImageNet物體分類測試中的錯誤率為5.98%，位列前五，較之前最好結果提升了10.2%。谷歌在2014年的ImageNet比賽中以6.66%的錯誤率勝出，以ImageNet物體分類基準來看，百度5.98%的錯誤率要更好。另據相關實驗結果，人類的錯誤率估計已經達到了5.1%。