ImageNet
Grand jeu d'images étiquetées et référence (à partir du milieu des années 2000) qui a rendu mesurable le progrès en vision par ordinateur et préparé l'apprentissage profond.
ImageNet est un jeu de données d’images à grande échelle, organisé en des milliers de catégories inspirées de WordNet. Le projet a commencé au milieu des années 2000 sous Fei-Fei Li et a été publié comme base de données en 2009. L’étiquetage collaboratif a fourni des millions d’exemples pour l’apprentissage supervisé.
À partir de 2010, il a porté le ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, un classement partagé qui a rendu le progrès en vision comparable. En 2012, AlexNet a fortement réduit les taux d’erreur ; on date souvent là l’essor moderne de l’apprentissage profond. Le jeu de données lui-même a montré que l’échelle des données étiquetées peut compter autant que le modèle. Détails dans l’article et la chronologie.