ImageNet

Proyek **ImageNet** merupakan sebuah pangkalan data visual berskala besar yang dikembangkan untuk mendukung penelitian dalam pengenalan objek visual berbasis perangkat lunak. Proyek ini telah berhasil mengumpulkan lebih dari 14 juta citra yang telah dianotasi secara manual untuk menunjukkan objek apa saja yang ada di dalamnya. Selain itu, setidaknya satu juta citra juga dilengkapi dengan kotak pembatas (*bounding box*). 

ImageNet mencakup lebih dari 20.000 kategori umum, seperti "balon" atau "stroberi" yang masing-masing terdiri dari beberapa ratus citra. 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. 

Sejak tahun 2010, ImageNet telah mengadakan kompetisi perangkat lunak tahunan, yaitu *ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge* (ILSVRC). Dalam ajang ini, berbagai program perangkat lunak bersaing dalam mengklasifikasi dan mendeteksi objek serta adegan menggunakan seribu kelas yang telah “disederhanakan” dan tidak saling tumpang tindih.

## Signifikansi untuk pemelajaran dalam
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. Penggunaan jaringan ini dapat dilakukan karena menggunakan unit pemrosesan grafis (GPU) selama pelatihan, yang merupakan unsur penting dari revolusi pemelajaran mendalam. Menurut *[[The Economist]]*, "Tiba-tiba orang-orang mulai menaruh perhatian, tidak hanya pada komunitas AI, tetapi juga pada industri teknologi secara keseluruhan." 

Pada tahun 2015, AlexNet dikalahkan oleh Very Deep CNN dari Microsoft yang menggunakan lebih dari 100 lapisan dan berhasil memenangkan kontes ImageNet 2015.

## Sejarah basis data
Pada tahun 2006, peneliti AI, Fei-Fei Li mulai mengerjakan idenya terkait ImageNe. Di saat sebagian besar penelitian AI berfokus pada pengembangan model dan algoritma, Li ingin memperluas dan memperbaiki data yang tersedia untuk melatih algoritma AI. Pada tahun 2007, Li bertemu dengan profesor Princeton Christiane Fellbaum, salah satu pencipta WordNet, untuk membahas proyek tersebut. Sebagai hasil dari pertemuan ini, Li melanjutkan pengembangan ImageNet mulai dari basis data kata yang ada dalam WordNet dan juga menggunakan banyak fiturnya.

Sebagai asisten profesor di Princeton, Li mengumpulkan tim peneliti untuk mengerjakan proyek ImageNet. Selama proyek tersebut, mereka menggunakan Amazon Mechanical Turk untuk membantu mengklasifikasikan citra.

Tim ini pertama kali mempresentasikan basis data mereka dalam bentuk poster pada Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) tahun 2009 di Florida.

## Himpunan data
ImageNet melakukan urun daya dalam proses anotasinya. Anotasi tingkat citra menunjukkan ada atau tidaknya kelas objek dalam suatu citra, seperti "ada harimau di gambar ini" atau "tidak ada harimau di gambar ini". Sementara itu, anotasi tingkat objek berupa pemberian kotak pembatas di sekitar (bagian yang terlihat dari) objek yang ditunjukkan. ImageNet menggunakan varian skema WordNet yang luas untuk mengkategorikan objek, ditambah dengan 120 kategori ras anjing untuk menampilkan klasifikasi yang lebih terperinci. 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." Pada tahun 2012, ImageNet adalah pengguna akademis Mechanical Turk terbesar di dunia. Rata-rata relawan mengidentifikasi 50 gambar per menit.

## Subhimpunan dari kumpulan data
Ada berbagai subset dari kumpulan data ImageNet yang digunakan untuk berbagai konteks. Salah satu subset ImageNet yang paling banyak digunakan adalah *ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge* (ILSVRC) 2012–2017 *image classification and localization dataset*. Pangkalan data ini juga disebut dalam literatur penelitian dengan nama ImageNet-1K atau ILSVRC2017, yang mencerminkan tantangan ILSVRC asli yang melibatkan 1.000 kelas. ImageNet-1K berisi 1.281.167 citra pelatihan, 50.000 citravalidasi, dan 100.000 citra uji.  Kumpulan data asli lengkap disebut sebagai ImageNet-21K. ImageNet-21k berisi 14.197.122 gambar yang dibagi menjadi 21.841 kelas. Beberapa artikel merujuknya sebagai ImageNet-22k.

## Sejarah tantangan ImageNet

ILSVRC bertujuan untuk "mengikuti jejak" tantangan PASCAL VOC yang berskala lebih kecil. PASCAL VOC dibentuk pada tahun 2005, yang hanya berisi sekitar 20.000 citra dan dua puluh kelas objek. 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.

Kompetisi tahunan tersebut sekarang dikenal sebagai *ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge* (ILSVRC). 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.  Pda tahun 2010-an, kemajuan dramatis dalam pemrosesan citra mengalami kemajuan dramatis. Sekitar tahun 2011, tingkat kesalahan 5 terbaik klasifikasi ILSVRC yang baik adalah 25%. Pada tahun 2012, jaringan saraf konvolusional dalam, AlexNet mencapai 16% galat. Beberapa tahun selanjutnya, tingkat kesalahan 5 terbaik turun menjadi hanya beberapa persen. 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. Pada tahun 2015, para peneliti di Microsoft memberitakan bahwa CNN mereka melebihi kemampuan manusia dalam tugas-tugas ILSVRC yang sempit. Namun, seperti yang ditunjukkan oleh salah satu penyelenggara tantangan, Olga Russakovsky pada tahun 2015, program tersebut hanya perlu mengidentifikasi citra apakah termasuk dalam salah satu dari seribu kategori, sementara manusia dapat mengenali lebih banyak kategori, dan juga (tidak seperti program) dapat menilai konteks suatu gambar.

Pada tahun 2014, lebih dari lima puluh institusi berpartisipasi dalam ILSVRC. Pada tahun 2017, 29 dari 38 tim yang bertanding memiliki akurasi lebih dari 95%. Pada tahun 2017, ImageNet menyatakan akan meluncurkan tantangan baru yang jauh lebih sulit pada tahun 2018 yang melibatkan pengklasifikasian objek 3D menggunakan bahasa alami. Karena pembuatan data 3D lebih mahal dibanding pembuatan anotasi pada gambar 2D yang sudah ada, kumpulan datanya diharapkan lebih sedikit. Penerapan kemajuan di bidang ini akan berkisar dari navigasi robot hingga realitas berimbuh.

## Bias di ImageNet
Sebuah studi tentang sejarah beberapa lapisan (taksonomi, kelas objek, dan pelabelan) ImageNet dan WordNet pada tahun 2019 menjelaskan bagaimana bias tertanam kuat di sebagian besar pendekatan klasifikasi untuk semua jenis citra. Meskipun begitu, ImageNet tetap berupaya mengatasi berbagai sumber bias yang ada.

## Lihat juga

* Visi komputer
* Daftar kumpulan data untuk penelitian pemelajaran mesin
* WordNet

## Referensi

## Pranala luar

*