CCVフリーのクロスプラットフォームコンピュータビジョンライブラリ用に、畳み込みニューラルネットワークでトレーニングされた新しい画像分類器が開発されました。 初めて、このレベルとモデル（顔検出器、車検出器、歩行者検出器）の分類器が無料ライセンスでリリースされました。
CCV開発者の1人である中国人プログラマーLiu Liuは、過去1年半にわたって、ディープラーニングアルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワークに基づく画像分類の分野で真のブレークスルーがあったと書いています。 「最新の実装で動作するように設計されたライブラリの場合、このトピックに関する1年以上の画期的な研究の後に有能な画像分類器を実装しないのは残念です」と彼は言います。 さらに、無料のライブラリの中には、そのような分類子の実装がほとんどありません： Caffe 、 OverFeatおよびcuda-convnet 、さらにそれらはすべて科学ライセンスの下にあります。 もちろん、状況を修正する必要がありました。
その結果、Liu Liuは5か月を費やしましたが、新しいCCV 0.6バージョンに含まれる適切な品質分類子ccv_convnet.cを作成しました。
分類器は、1000クラスからILSVRC 2010データセットで訓練され、36.83％のトップ1エラー確率と16.25％のトップ5エラー確率を示しています。 2013年、トップ5エラーの確率は11.19％です。
分類子および関連モデルは、国際ライセンスCreative Commons Attribution 4.0で公開されています。
DoComputersDream.org WebサイトおよびRESTfulインターフェイスを使用して、作業中の分類子をテストできます 。