ImageNet
ImageNetは、物体認識ソフトウェアの研究で用いるために設計された大規模な画像データベースである。ImageNetでは、1400万を超える画像に手作業でアノテーションを行い、画像にどのような物体が写っているかを示している。また、100万枚以上の画像にバウンディングボックス(英語版)も付与されている。ImageNetには、20,000を超えるカテゴリがあり、その中には「気球(balloon)」や「イチゴ(strawberry)」といった数百枚の画像で構成される一般的な物体カテゴリも含まれる。2010年から2017年まで、ImageNetプロジェクトは毎年、大規模な画像認識技術コンテストであるILSVRC(the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)を開催していた。このコンテストは、ソフトウェアが物体や情景をどれだけ正しく分類、検出できるかを競うものである。チャレンジでは、重複しないように調整された1000個のカテゴリが利用される。論文により、今のImageNetの最高なレコードは「CoCa(finetune)」である。
AI研究者のフェイフェイ・リは、2006年にImageNetのアイデアに取り組み始めた。当時、大部分のAI研究がモデルとアルゴリズムに焦点を合わせていた中、LiはAIアルゴリズムの学習に利用できるデータセットを拡張、改善したいと考えていた。2007年に、LiはWordNetの作成者の1人であるプリンストン大学のChristiane Fellbaum教授と面会し、プロジェクトについて話し合った。この議論の結果、LiはWordNetの単語データベースを元に、ImageNetの構築を進めた。
プリンストン大学の助教授として、LiはImageNetプロジェクトに取り組むための研究者チームを編成した。彼らはAmazonMechanicalTurkを利用して画像の分類を支援した。
彼らは、フロリダで開催された2009年のConference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR(英語版))で、初めてデータベースを対外向けにポスターで発表した。