ImageNet
Großer beschrifteter Bilddatensatz und Benchmark (ab Mitte der 2000er), der Fortschritt in der Bildverarbeitung messbar machte und den Weg für Deep Learning ebnete.
ImageNet ist ein groß angelegter Bilddatensatz, organisiert in tausende an WordNet angelehnte Kategorien. Das Projekt begann Mitte der 2000er unter Fei-Fei Li und wurde 2009 als Datenbank veröffentlicht. Crowdsourcing lieferte Millionen Beispiele für überwachtes Lernen.
Ab 2010 trug ImageNet die ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, eine gemeinsame Rangliste, die Fortschritt in der Bildverarbeitung vergleichbar machte. 2012 senkte AlexNet die Fehlerraten stark; oft gilt das als Start des modernen Deep Learning. Der Datensatz selbst zeigte, dass die Menge beschrifteter Daten so wichtig sein kann wie das Modell. Details im Artikel und in der Zeitleiste.