ImageNet
ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)は、2010年から2017年まで毎年実施されていた画像認識コンテストで、アルゴリズムを用いて学習したモデルがImageNetのデータを分類、検出する能力を競うものである。ILSVRCは、2005年に設立されたPASCAL VOCチャレンジという、より小規模なコンテストの後を継ぐことを目的としたものである。PASCAL VOCチャレンジには、約20,000枚の画像と20の分類クラスしか含まれていなかった。ImageNetを開かれたものにするため、Fei-FeiLiはPASCAL VOCチームに協同することを提案した。この取り組みは、研究チームが特定のデータセットでアルゴリズムを評価し、いくつかの視覚認識タスクでより高い精度を達成するために競争するというもので、これがILSVRCのはじまりである。
ILSVRCは、ImageNetの分類体系によって分類された1000の画像カテゴリから構成されるデータセットを使用する。2010年代は、画像処理が劇的に進歩した時期である。2011年頃には、ILSVRCの分類タスクにおけるTop-5 エラー率は約25%だった。その後2012年には、AlexNetと呼ばれる深層畳み込みニューラルネットを用いたモデルがTop-5 エラー率約16%を達成した。さらにそこからの数年間で、Top-5エラー率は数パーセントまで低下した。