1,400만 장이 넘는 사진에 이름표를 붙인 데이터셋이자, 그걸로 연 대회예요.
이미지넷은 2009년 페이페이 리가 이끈 연구팀이 공개한 거대한 사진 데이터셋이에요. 지금은 1,400만 장이 넘는 사진에 '고양이', '자전거'처럼 무엇이 찍혔는지 사람이 붙인 이름표가 있어요. 이만큼 붙이는 데는 온라인으로 모인 아주 많은 사람의 손이 필요했어요.
2010년부터는 이 사진을 1,000가지 종류로 나누는 대회가 해마다 열렸어요. 2012년 대회에서 깊은 신경망을 쓴 토론토대 팀이 후보 다섯 개 안에 정답이 없던 비율 15.3%로, 2위(26.2%)를 크게 앞지르며 우승했어요. 이 일은 딥러닝 시대를 연 사건으로 자주 꼽혀요.
비유로 보면
이미지넷은 AI를 위한 엄청나게 큰 그림 낱말 카드 묶음이에요. 앞면엔 사진, 뒷면엔 이름이 적혀 있죠. 대회는 이 카드로 누가 이름을 가장 잘 맞히나 겨루는 반 대항 퀴즈 같은 거였어요.
예를 들면
개만 해도 품종별로 이름표가 따로 붙어 있을 만큼 자세해요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
SuperVision (Krizhevsky·Sutskever·Hinton, 토론토대)
ILSVRC 2012에서 top-5 오류율 15.3%로 우승, 결과는 ECCV 2012 워크숍에서 발표
2위와의 큰 격차로 심층 CNN이 컴퓨터비전의 주류 방법론이 된 전환점
Jia Deng·Li Fei-Fei 외 (프린스턴대)
ImageNet
WordNet 계층 기반 대규모 이미지 데이터셋을 공개해 데이터가 병목이라는 인식을 만듦