ImageNet
ImageNetは、アノテーションの工程をクラウドソーシングしている。画像レベルのアノテーションは、「この画像にトラがいる」「この画像にはトラがいない」といった、画像内に特定のクラスのオブジェクトが存在するかどうかを示す。オブジェクトレベルのアノテーションは、示されたオブジェクトの周囲にバウンディングボックスを与える。 ImageNetは、WordNetのカテゴリを使用してオブジェクトを分類している。例えば犬に対しては120の犬種のカテゴリで分けられるなど、細かく分類されている。WordNetのカテゴリを使用することの欠点として、ImageNetに対して本来最適なカテゴリ分けよりも高尚なものになっている可能性があることが挙げられる。 2012年、ImageNetはアカデミックユーザーとしてMechanicalTurkを世界で最も利用していた。平均的なアノテーション作業者は、1分あたり50枚の画像を識別した。 ImageNetは画像のURLと画像それぞれに対するアノテーションのデータベースを提供しており、ImageNetから直接無料でダウンロードできるが、実際の画像自体はImageNetが所有しているわけではない。
2012年9月30日、 AlexNetと呼ばれる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が、ILSVRC2012においてトップ5エラーで16.4%を達成した。これは、次点のものより約10%程度低い値であった。エコノミスト誌によれば、「ディープラーニングは突如として、AIコミュニティに留まらず、テクノロジー業界全体で注目を集めるようになった。」と評している。
2015年には、Microsoftが開発した100層を超える非常に層の深いCNNがAlexNetを上回り、ImageNet2015コンテストで優勝した。
こうした大幅な性能向上の理由として、深層学習モデルの構造が発達したことや深層学習モデルの学習で並列計算に用いられるGPUの性能向上が著しいことに加え、深層学習モデルを十分に学習できるImageNetのような大規模データセットが登場したことも挙げられている。
ILSVRCは2017年に終了しているが、ImageNetのデータベースは現在でもモデルやアルゴリズムの性能を比較するためのベンチマークとして画像認識の分野でしばしば利用されている。