{{위키데이터 속성 추적}}
'''이미지넷'''(ImageNet) 프로젝트는 시각적 개체 인식 소프트웨어 연구에 사용하도록 설계된 대규모 시각적 데이터베이스이다. 이 프로젝트에서는 어떤 물체가 묘사되어 있는지를 나타내기 위해 1,400만 개<ref name="New Scientist">{{뉴스 인용|title=New computer vision challenge wants to teach robots to see in 3D|url=https://www.newscientist.com/article/2127131-new-computer-vision-challenge-wants-to-teach-robots-to-see-in-3d/|access-date=3 February 2018|work=New Scientist|date=7 April 2017}}</ref><ref name="nytimes 2012">{{뉴스 인용|last1=Markoff|first1=John|title=For Web Images, Creating New Technology to Seek and Find|url=https://www.nytimes.com/2012/11/20/science/for-web-images-creating-new-technology-to-seek-and-find.html|access-date=3 February 2018|work=The New York Times|date=19 November 2012}}</ref>가 넘는 이미지에 손으로 주석을 달았으며, 최소 100만 개 이상의 이미지에 경계 상자도 제공되었다.<ref>{{웹 인용|date=2020-09-07 |title=ImageNet |url=http://image-net.org/about-stats.php |archive-url=https://web.archive.org/web/20200907212153/http://image-net.org/about-stats.php |archive-date=2020-09-07  |access-date=2022-10-11 }}</ref> 이미지넷에는 수백 개의 이미지로 구성된 "풍선" 또는 "딸기"와 같은 일반적인 범주를 포함하여 20,000개 이상<ref name="nytimes 2012"/>의 범주가 포함되어 있다.<ref name=economist>{{뉴스 인용|title=From not working to neural networking|url=https://www.economist.com/news/special-report/21700756-artificial-intelligence-boom-based-old-idea-modern-twist-not|access-date=3 February 2018|newspaper=The Economist|date=25 June 2016}}</ref> 제3자 이미지 URL의 주석 데이터베이스는 이미지넷에서 직접 무료로 사용할 수 있지만 실제 이미지는 이미지넷의 소유가 아니다.<ref>{{웹 인용|title=ImageNet Overview|url=https://image-net.org/about.php|publisher=ImageNet|access-date=15 October 2022}}</ref> 2010년부터 이미지넷 프로젝트는 이미지넷 [[ILSVRC]](Large Scale Visual Recognition Challenge)라는 소프트웨어 콘테스트를 매년 개최하고 있다. 이 콘테스트에서는 소프트웨어 프로그램이 개체와 장면을 올바르게 분류하고 감지하기 위해 경쟁한다. 이 챌린지는 겹치지 않는 클래스 1,000개의 "조정된" 목록을 사용한다.<ref name="ILJVRC-2015">Olga Russakovsky*, Jia Deng*, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, [[Andrej Karpathy]], Aditya Khosla, Michael Bernstein, Alexander C. Berg and Li Fei-Fei. (* = equal contribution) ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. IJCV, 2015.</ref>

== 딥러닝의 중요성 ==
2012년 9월 30일 [[알렉스넷]](AlexNet)<ref name=":0">{{저널 인용|last1=Krizhevsky|first1=Alex|last2=Sutskever|first2=Ilya|last3=Hinton|first3=Geoffrey E.|access-date=24 May 2017|title=ImageNet classification with deep convolutional neural networks|url=https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf|journal=Communications of the ACM|volume=60|issue=6|date=June 2017|pages=84–90|doi=10.1145/3065386|s2cid=195908774|issn=0001-0782|doi-access=free}}</ref>이라는 CNN([[합성곱 신경망]])은 이미지넷 2012 챌린지에서 상위 5위 오류인 15.3%를 달성했는데, 이는 준우승자보다 10.8%포인트 이상 낮은 수치이다. 이는 딥러닝 혁명의 필수 요소인 훈련 중에 [[그래픽 처리 장치]](GPU)를 사용<ref name=":0" />했기 때문에 가능해졌다. [[이코노미스트]]에 따르면, 갑자기 사람들이 AI 커뮤니티뿐만 아니라 기술 산업 전반에 걸쳐 관심을 갖기 시작했다.<ref name=economist/><ref>{{뉴스 인용|title=Machines 'beat humans' for a growing number of tasks|url=https://www.ft.com/content/4cc048f6-d5f4-11e7-a303-9060cb1e5f44|access-date=3 February 2018|work=Financial Times|date=30 November 2017}}</ref><ref>{{웹 인용|url=https://qz.com/1307091/the-inside-story-of-how-ai-got-good-enough-to-dominate-silicon-valley/|title=The inside story of how AI got good enough to dominate Silicon Valley|last1=Gershgorn|first1=Dave|website=Quartz|date=18 June 2018 |access-date=10 December 2018}}</ref>

2015년에 알렉스넷은 100개 이상의 레이어를 갖춘 마이크로소프트의 매우 심층적인 CNN에 비해 성능이 뛰어났으며 이미지넷 2015 콘테스트에서 우승했다.<ref name="microsoft2015">{{서적 인용|last1=He|first1=Kaiming|last2=Zhang|first2=Xiangyu|last3=Ren|first3=Shaoqing|last4=Sun|first4=Jian|title=2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) |chapter=Deep Residual Learning for Image Recognition |pages=770–778|year=2016|doi=10.1109/CVPR.2016.90|arxiv=1512.03385|isbn=978-1-4673-8851-1|s2cid=206594692}}</ref>

== 데이터베이스의 역사 ==
AI 연구원 [[리페이페이]](Fei-Fei Li)는 2006년부터 이미지넷에 대한 아이디어 작업을 시작했다. 대부분의 AI 연구가 모델과 알고리즘에 중점을 두던 당시 리페이페이는 AI 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있는 데이터를 확장하고 개선하기를 원했다.<ref name="WiredQuest">{{잡지 인용|url=https://www.wired.com/story/fei-fei-li-artificial-intelligence-humanity/ |title=Fei-Fei Li's Quest to Make AI Better for Humanity |last=Hempel |first=Jesse |magazine=Wired |quote=When Li, who had moved back to Princeton to take a job as an assistant professor in 2007, talked up her idea for ImageNet, she had a hard time getting faculty members to help out. Finally, a professor who specialized in computer architecture agreed to join her as a collaborator. |date=13 November 2018 |access-date=5 May 2019}}</ref> 2007년에 리페이페이는 [[워드넷]] 창시자 중 한 명인 [[프린스턴 대학교]] 교수 크리스티안 펠바움(Christiane Fellbaum)을 만나 프로젝트에 대해 논의했다. 이 회의의 결과로 리페이페이는 워드넷의 단어 데이터베이스에서 시작하여 그 기능을 많이 사용하여 이미지넷을 구축했다.<ref name="Gershgorn"/>

프린스턴 대학교의 조교수로서 Li는 이미지넷 프로젝트를 진행하기 위해 연구원 팀을 구성했다. 그들은 이미지 분류를 돕기 위해 [[아마존 메커니컬 터크]](Amazon Mechanical Turk)를 사용했다.<ref name="Gershgorn"/>

그들은 플로리다에서 열린 2009년 [[컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스]](CVPR)에서 자신들의 데이터베이스를 포스터로 처음으로 발표했다.<ref name="Gershgorn">{{웹 인용|url=https://qz.com/1034972/the-data-that-changed-the-direction-of-ai-research-and-possibly-the-world/ |title=The data that transformed AI research—and possibly the world |last=Gershgorn |first=Dave |date=26 July 2017 |website=Quartz |publisher=Atlantic Media Co.|quote=Having read about WordNet's approach, Li met with professor Christiane Fellbaum, a researcher influential in the continued work on WordNet, during a 2006 visit to Princeton. |access-date=26 July 2017 }}</ref><ref>{{인용|last1=Deng |first1=Jia |last2=Dong |first2=Wei |last3=Socher |first3=Richard |last4=Li |first4=Li-Jia |last5=Li |first5=Kai |last6=Fei-Fei |first6=Li |contribution=ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database |year=2009 |title=2009 conference on Computer Vision and Pattern Recognition |contribution-url=http://www.image-net.org/papers/imagenet_cvpr09.pdf |access-date=26 July 2017 |archive-date=15 January 2021 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210115185228/http://www.image-net.org/papers/imagenet_cvpr09.pdf |url-status=dead }}</ref><ref>{{인용|last=Li|first=Fei-Fei|title=How we're teaching computers to understand pictures|date=23 March 2015 |url=https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en|access-date=16 December 2018}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[컴퓨터 비전]]
* [[워드넷]]

== 각주 ==
<references />

== 외부 링크 ==
* {{공식 웹사이트|image-net.org}}

[[분류:2009년 컴퓨팅]]
[[분류:데이터베이스]]