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在计算机视觉论文中benchmark和baseline的区别，以及两者差别多大可以算作较为显著？ - 知乎 baseline：N-COUNT A baseline is a value or starting point on a scale with which other values can be compared 通俗的讲，一个算法被称为baseline，基本上表示 比这个算法性能还差的基本上不能接受的，除非方法上有革命性的创新点，而且还有巨大的改进空间和超越benchmark的潜力，只是
深度学习中的baseline怎么理解？ - 知乎 在CVPR2016的best paper, 也就是何凯明的Deep Residual Learning for Image Recognition一文中，对于34层残差卷积神经网络和34层普通卷积神经网络，做了对比，在对比中普通CNN被称为plain baseline (3 3开头处); ICCV2017的一片使用GAN进行数据增强的文章Unlabeled Samples Generated by GAN Improve the Person Re-indentification Baseline in vitro 中
新手一枚，大佬能解释下机器学习中什么是baseline吗？ - 知乎 baseline是怎样得到的呢？如果你的论文的论点是「我针对某系统作了改进，提升了性能」，那么 baseline 就应该是未改进的系统（相当于生物实验中的「对照组」），它与改进后的系统只有一处不同，这样才能下结论说你的改进就是提升性能的原因。 如果你的论文的论点是「我提出的方法 A 比已有的
baseline,backbone和benchmark的区别是什么？ - 知乎 baseline: a standard measurement or fact against which other measurements or facts are compared, especially in medicine or science benchmark: something that is used as a standard by which other things can be judged or measured 简单的说：baseline是比较算法好坏中作为“参照物”而存在的，在比较中作为基线；benchmark本身是评价算法好坏的一种规则和