อิมเมจเน็ต

โครงการอิมเมจเน็ต (, ) เป็นชุดข้อมูลวิทัศน์ขนาดใหญ่ที่ออกแบบเพื่อใช้ในการค้นคว้าวิจัยซอฟต์แวร์จำแนกวัตถุวิทัศน์ (visual object recognition) มีภาพมากกว่า 14 ล้านภาพ ที่ได้รับการติดป้ายด้วยมือ (hand-annotated) ในโครงการ เพื่อระบุว่าวัตถุในภาพคืออะไร และในจำนวนนี้มีอย่างน้อยหนึ่งล้านภาพที่มีการตีกรอบขอบเขตของวัตถุด้วย อิมเมจเน็ตประกอบด้วยมากกว่า 20,000 หมวดหมู่ โดยเป็นหมวดหมู่สิ่งของทั่วไปเช่น "ลูกโป่ง" หรือ "สตรอว์เบอร์รี" ซึ่งแต่ละหมวดหมู่มีภาพอยู่หลายร้อยภาพ ชุดข้อมูลของการระบุวัตถุบนภาพจากยูอาร์แอลภาพจากแหล่งตติยภูมินั้นสามารถเข้าถึงได้โดยเสรีผ่านอิมเมจเน็ต กระนั้นภาพเหล่านั้นอิมเมจเน็ตไม่ได้เป็นเจ้าของ นับตั้งแต่ปี 2010 โครงการอิมเมจเน็ตได้จัดการแข่งขันซอฟต์แวร์ในชื่อ การแข่งขันการจำแนกวิทัศน์ขนานใหญ่อิมเมจเน็ต (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) หรือ ILSVRC ที่ซึ่งโปรแกรมซอฟต์แวร์แข่งขันกันในการคัดแยกวัตถุและฉากภาพ

ชุดข้อมูล
อิมเจเน็ตใช้การคราวด์ซอร์ซในขั้นตอนการติดป้ายภาพ (annotation) การติดป้ายในระดับภาพ (image-level annotation) ระบุการมีอยู่หรือไม่มีอยู่ของชั้นวัตถุในภาพหนึ่ง ๆ เช่น "มีหมีอยู่ในภาพนี้" หรือ "ไม่มีหมีอยู่ในภาพนี้" การติดป้ายระดับวัตถุ (Object-level annotation) จะวาดขอบเขตของวัตถุที่ระบุนั้น ๆ ในภาพ อิมเมจเน็ตใช้ตัวแปลของชุดเวิร์ดเน็ตที่กว้างใหญ่เพื่อจัดหมวดหมู่วัตถุ มีการเพิ่มเติม 120 หมวดหมู่ของสายพันธุ์สุนัขเพื่อแสดงการจัดจำแนกในขชชั้นละเอียด (fine-grained classification)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. ในปี 2012 อิมเมจเน็ตเคยเป็นผู้ใช้เชิงการศึกษาที่ใหญ่ที่สุดของเม็กคันนิคอลเทิร์ก (Mechanical Turk) โดยคนงานระบุภาพเฉลี่ย 50 ภาพต่อนาที

อ้างอิง

หมวดหมู่:ชุดข้อมูล
หมวดหมู่:คอมพิวเตอร์วิทัศน์