# ImageNet

ImageNet è un'ampia base di dati di immagini, realizzata per l'utilizzo, in ambito di visione artificiale, nel campo del riconoscimento di oggetti. Il dataset consiste in più di 14 milioni di immagini che sono state annotate manualmente con l'indicazione degli oggetti in esse rappresentati e della bounding box che li delimita. Gli oggetti individuati sono stati classificati in più di 20.000 categorie: alcune categorie di oggetti frequenti, come ad esempio "pallone" o "fragola", consistono di diverse centinaia di immagini. La base di dati con le annotazioni relative ad immagini di terze parti è gratuitamente disponibile direttamente da ImageNet, anche se le immagini non sono parte del progetto (difatti viene fornito solo il collegamento ad esse). A partire dal 2010, ogni anno viene indetta una competizione denominata ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC): in tale occasione programmi software vengono fatti competere per classificare e rilevare correttamente oggetti e scene contenuti nelle immagini. Nell'ambito della competizione viene impiegata una lista ridotta di immagini con oggetti appartenenti a mille categorie non sovrapposte.

## Il dataset

Il database è stato presentato per la prima volta nel 2009 in Florida, nell'ambito della CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), da un gruppo di ricercatori afferenti al dipartimento di informatica dell'Università di Princeton. Tra i ricercatori coinvolti figura Fei-Fei Li, docente di informatica all'Università di Stanford. Nel progetto ImageNet il processo di annotazione è svolto in crowdsourcing: in particolare nel corso del 2012 ImageNet è stato il maggior utilizzatore a livello accademico del servizio Mechanical Turk di Amazon. Nell'annotazione a livello di immagine viene richiesto di indicare la presenza o l'assenza di categorie di oggetti, ad esempio "ci sono tigri in questa immagine" oppure "non ci sono tigri in questa immagine". Nelle annotazioni a livello di singolo oggetto, viene indicata la bounding box intorno alla parte visibile dello stesso.

## Importanza nel campo dell'apprendimento profondo

Il 30 settembre 2012, nell'ambito dell'annuale competizione ILSVRC, utilizzando una rete neurale convoluzionale denominata AlexNet, è stato ottenuto un tasso di errore del 15,3%, con un distacco maggiore di 10,8 punti percentuali sul secondo classificato. Tale risultato è stato reso possibile dall'impiego di GPU nella fase di addestramento della rete: l'impiego di GPU si è rivelato un ingrediente essenziale nella rivoluzione dell'apprendimento profondo (in inglese deep learning). Secondo il The Economist, a seguito di tale evento è nato un improvviso interesse verso l'intelligenza artificiale, non solo all'interno delle comunità di ricerca, ma nell'intero settore della tecnologia. In occasione del concorso promosso da ImageNet nel 2015, AlexNet è stata superata da una rete neurale convoluzionale molto profonda proposta da Microsoft, costituita da oltre 100 livelli.

## L'ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)

La competizione ILSVRC è nata seguendo le orme della PASCAL VOC, altra competizione sul riconoscimento di oggetti indetta nel 2005, dove tuttavia veniva preso in considerazione un dataset costituito da appena 20.000 immagini su 20 classi di oggetti. A partire dal 2010 la ricercatrice Fei-Fei Li, tra i principali esponenti del progetto ImageNet, propose al team di PASCAL VOC di avviare una collaborazione: i team di ricerca avrebbero valutato le prestazioni dei loro algoritmi su un determinato insieme di dati, gareggiando su chi avesse ottenuto i migliori risultati in diverse gare basate sul riconoscimento di oggetti. Da questa collaborazione è scaturita la competizione annuale nota oggi come ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Nelle diverse edizioni dell'ILSVRC viene impiegato un sottoinsieme di ImageNet, con sole 1000 categorie di immagini, incluse 90 delle 120 razze canine classificate nel dataset completo. A partire dal 2010 si è verificato un significativo progresso nei risultati. Se nel 2011 un buon tasso di errore nella classificazione era intorno al 25%, nell'edizione della competizione del 2012, una rete neurale convoluzionale chiamata AlexNet ottenne un tasso di errore del 15,3%; nei due anni successivi il tasso di errore è sceso a qualche punto percentuale. Tali miglioramenti hanno contribuito a destare un forte interesse verso l'intelligenza artificiliale a livello industriale. Nel 2015 un team di ricercatori della Microsoft ha proposto una CNN capace di ottenere un tasso di errore talmente basso da superare le capacità umane (entro i limiti dei compiti previsti per la ILSVRC), stimate intorno al 4%. Tuttavia, come ha puntualizzato Olga Russakovsky, tra le organizzatrici della competizione, i software si limitano ad identificare gli oggetti contenuti in un'immagine tra poche migliaia di categorie, mentre un essere umano ha la capacità di riconoscere un oggetto tra un numero notevolmente maggiore di categorie e può, a differenza dei software, contestualizzare un'immagine.