ImageNet
2012年のAlexNetのブレイクスルーは「それまでに存在していたものの組み合わせ」であったが、AlexNetは大量のデータを学習することで劇的な性能改善を図っており、この大量データを学習できるようになる改善は、業界全体で人工知能ブームが始まるきっかけとなった。2015年までに、Microsoftの研究者は、狭いILSVRCタスクにおいては、CNNの認識性能が人間の能力を超えたと報告した 。ただし、ILSVRCの主催者の1人であるOlga Russakovskyが2015年に指摘したように、機械学習プログラムは1つの画像に対して、1000のカテゴリのうち1つに属するものであると識別するだけで良いのに対し、人間はより多くのカテゴリを認識することができるし、(プログラムとは異なり)画像の文脈を判断することもできる。
2014年までに、のべ80を超える団体がILSVRCに参加した。 2015年には百度の研究者が、1週間のうちに2回までしかモデルを提出できないという制限を、複数のアカウントを用いることで破ったとして、1年間参加を禁じられた。その後百度は、関与したチームリーダーを解雇し、エンジニアに助言する委員会を設置すると発表した。
2017年には、参加した38チームのうち29チームが95%を超える精度を達成した。こうしたことから、ImageNetももはや深層学習技術の進展を測るベンチマークとしては、データ量が少ないと指摘されることもある。 精度の向上が進み上昇の余地が小さくなってきたことを理由に、2017年を最後に終了することを発表し、同年7月の大会が最後となった。