The ImageNet project is a large visual database designed for use in visual object recognition software research.
Proyek ImageNet merupakan sebuah pangkalan data visual berskala besar yang dikembangkan untuk mendukung penelitian dalam pengenalan objek visual berbasis perangkat lunak.
The database of annotations of third-party image URLs is freely available directly from ImageNet, though the actual images are not owned by ImageNet.
Meskipun citra tersebut sebenarnya bukan milik ImageNet secara langsung, basis data anotasi URL citra dari pihak ketiga tersedia secara gratis langsung melalui situs resmi ImageNet.
Since 2010, the ImageNet project runs an annual software contest, the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), where software programs compete to correctly classify and detect objects and scenes.
Sejak tahun 2010, ImageNet telah mengadakan kompetisi perangkat lunak tahunan, yaitu ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).
AI researcher Fei-Fei Li began working on the idea for ImageNet in 2006.
Pada tahun 2006, peneliti AI, Fei-Fei Li mulai mengerjakan idenya terkait ImageNe.
At a time when most AI research focused on models and algorithms, Li wanted to expand and improve the data available to train AI algorithms.
Di saat sebagian besar penelitian AI berfokus pada pengembangan model dan algoritma, Li ingin memperluas dan memperbaiki data yang tersedia untuk melatih algoritma AI.
In 2007, Li met with Princeton professor Christiane Fellbaum, one of the creators of WordNet, to discuss the project.
Pada tahun 2007, Li bertemu dengan profesor Princeton Christiane Fellbaum, salah satu pencipta WordNet, untuk membahas proyek tersebut.
As a result of this meeting, Li went on to build ImageNet starting from the roughly 22,000 nouns of WordNet and using many of its features.
Sebagai hasil dari pertemuan ini, Li melanjutkan pengembangan ImageNet mulai dari basis data kata yang ada dalam WordNet dan juga menggunakan banyak fiturnya.
As an assistant professor at Princeton, Li assembled a team of researchers to work on the ImageNet project.
Sebagai asisten profesor di Princeton, Li mengumpulkan tim peneliti untuk mengerjakan proyek ImageNet.
They presented their database for the first time as a poster at the 2009 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) in Florida, titled "ImageNet: A Preview of a Large-scale Hierarchical Dataset".
Tim ini pertama kali mempresentasikan basis data mereka dalam bentuk poster pada Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) tahun 2009 di Florida.
On 30 September 2012, a convolutional neural network (CNN) called AlexNet achieved a top-5 error of 15.3% in the ImageNet 2012 Challenge, more than 10.8 percentage points lower than that of the runner-up.
Pada 30 September 2012, sebuahjaringan saraf konvolusional (CNN), AlexNet berhasil mencapai galat 5 besar terbaik sebesar 15,3% dalam Tantangan ImageNet 2012, lebih dari 10,8 poin persentase lebih rendah dibandingkan peringkat kedua.
Using convolutional neural networks was feasible due to the use of graphics processing units (GPUs) during training, an essential ingredient of the deep learning revolution.
Penggunaan jaringan ini dapat dilakukan karena menggunakan unit pemrosesan grafis (GPU) selama pelatihan, yang merupakan unsur penting dari revolusi pemelajaran mendalam.
According to The Economist, "Suddenly people started to pay attention, not just within the AI community but across the technology industry as a whole.
The Economist, "Tiba-tiba orang-orang mulai menaruh perhatian, tidak hanya pada komunitas AI, tetapi juga pada industri teknologi secara keseluruhan."
ImageNet uses a variant of the broad WordNet schema to categorize objects, augmented with 120 categories of dog breeds to showcase fine-grained classification.
ImageNet menggunakan varian skema WordNet yang luas untuk mengkategorikan objek, ditambah dengan 120 kategori ras anjing untuk menampilkan klasifikasi yang lebih terperinci.
In 2012, ImageNet was the world's largest academic user of Mechanical Turk.
Pada tahun 2012, ImageNet adalah pengguna akademis Mechanical Turk terbesar di dunia.
The average worker identified 50 images per minute.
Rata-rata relawan mengidentifikasi 50 gambar per menit.
The full original dataset is referred to as ImageNet-21K. ImageNet-21k contains 14,197,122 images divided into 21,841 classes.
ImageNet-21k berisi 14.197.122 gambar yang dibagi menjadi 21.841 kelas.
One of the most highly used subsets of ImageNet is the "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012–2017 image classification and localization dataset".
Salah satu subset ImageNet yang paling banyak digunakan adalah ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012–2017 image classification and localization dataset.
This is also referred to in the research literature as ImageNet-1K or ILSVRC2017, reflecting the original ILSVRC challenge that involved 1,000 classes.
Pangkalan data ini juga disebut dalam literatur penelitian dengan nama ImageNet-1K atau ILSVRC2017, yang mencerminkan tantangan ILSVRC asli yang melibatkan 1.000 kelas.
To "democratize" ImageNet, Fei-Fei Li proposed to the PASCAL VOC team a collaboration, beginning in 2010, where research teams would evaluate their algorithms on the given data set, and compete to achieve higher accuracy on several visual recognition tasks.
Untuk "mendemokratisasikan" ImageNet, Fei-Fei Li mengusulkan kolaborasi kepada tim PASCAL VOC, dimulai pada tahun 2010 dengan tim peneliti akan mengevaluasi algoritma mereka pada kumpulan data tertentu, dan bersaing untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi pada beberapa tugas pengenalan visual.
The resulting annual competition is now known as the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).
Kompetisi tahunan tersebut sekarang dikenal sebagai ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).
The ILSVRC uses a "trimmed" list of only 1000 image categories or "classes", including 90 of the 120 dog breeds classified by the full ImageNet schema.
ILSVRC menggunakan daftar "yang disederhanakan" yang hanya berisi 1000 kategori citra atau "kelas", termasuk 90 dari 120 ras anjing yang diklasifikasikan berdasarkan skema ImageNet lengkap.
While the 2012 breakthrough "combined pieces that were all there before", the dramatic quantitative improvement marked the start of an industry-wide artificial intelligence boom.
Meskipun terobosan pada tahun 2012 merupakan "gabungan dari semua hal yang sudah ada sebelumnya", peningkatan kuantitatif yang dramatis menandai dimulainya ledakan kecerdasan buatan di seluruh industri.
By 2014, more than 50 institutions participated in the ILSVRC.
Pada tahun 2014, lebih dari lima puluh institusi berpartisipasi dalam ILSVRC.
In 2017, 29 of 38 competing teams had greater than 95% accuracy.
Pada tahun 2017, 29 dari 38 tim yang bertanding memiliki akurasi lebih dari 95%.
In 2017 ImageNet stated it would roll out a new, much more difficult challenge in 2018 that involves classifying 3D objects using natural language.
Pada tahun 2017, ImageNet menyatakan akan meluncurkan tantangan baru yang jauh lebih sulit pada tahun 2018 yang melibatkan pengklasifikasian objek 3D menggunakan bahasa alami.
Because creating 3D data is more costly than annotating a pre-existing 2D image, the dataset is expected to be smaller.
Karena pembuatan data 3D lebih mahal dibanding pembuatan anotasi pada gambar 2D yang sudah ada, kumpulan datanya diharapkan lebih sedikit.
A study of the history of the multiple layers (taxonomy, object classes and labeling) of ImageNet and WordNet in 2019 described how bias is deeply embedded in most classification approaches for all sorts of images.
ImageNet dan WordNet pada tahun 2019 menjelaskan bagaimana bias tertanam kuat di sebagian besar pendekatan klasifikasi untuk semua jenis citra.
One downside of WordNet use is the categories may be more "elevated" than would be optimal for ImageNet: "Most people are more interested in Lady Gaga or the iPod Mini than in this rare kind of diplodocus.
Salah satu kelemahan penggunaan WordNet adalah kategorinya yang mungkin "lebih tinggi" daripada yang optimalnya untuk ImageNet, seperti "Kebanyakan orang lebih tertarik pada Lady Gaga atau iPod Mini daripada jenis diplodocus yang langka."