안녕하세요 AI와 일할 오니입니다
오늘은 ImageNet에 대한 글을 썼습니다
그런 다음 ImageNet 에 대해 자세히 알아보는 시간을 갖습니다.
ImageNet의 강점은 엄청난 양의 데이터가 포함되어 있다는 것 뿐만 아니라
그러나 인사이트에서는 딥 러닝 모델이 작동하는 방식을 제공합니다.
– Yann LeCun, Facebook AI 연구 이사
소개
컴퓨터 비전은 딥 러닝 알고리즘의 개발과 대용량 데이터 세트의 가용성에 힘입어 최근 몇 년 동안 빠르게 발전했습니다. 컴퓨터 비전에서 가장 중요한 데이터 세트 중 하나는 이미지 분류 알고리즘을 테스트하기 위한 벤치마크가 된 ImageNet입니다. 이 기사에서는 ImageNet이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 중요한지 자세히 살펴보겠습니다.
이미지넷이란?
ImageNet은 2009년에 생성된 주석이 달린 이미지의 대규모 데이터 세트입니다. 20,000개 이상의 범주에 속하는 1,400만 개 이상의 이미지가 포함되어 있어 동종 데이터 세트 중 최대 규모입니다.ImageNet의 목표는 이미지 인식 알고리즘을 평가하고 컴퓨터 비전 분야를 발전시키기 위한 표준화된 벤치마크를 제공하는 것입니다.
이미지넷은 어떻게 작동합니까?
ImageNet 데이터 세트는 계층적 범주로 구성됩니다. 최상위 범주는 광범위합니다. B. “동물”, “식물” 및 “차량”. 이러한 각 범주는 “새”, “나무” 및 “자동차”와 같은 하위 범주로 더 나뉩니다. 마지막으로 각 하위 범주에는 해당 범주에 대해 레이블이 지정된 일련의 이미지가 포함됩니다.
데이터 세트의 품질을 보장하기 위해 ImageNet은 크라우드소싱 방식을 사용하여 이미지에 태그를 지정합니다. 전 세계의 작업자는 이미지에 캡션을 지정하라는 요청을 받고 다른 작업자는 캡션이 올바른지 확인하기 위해 검증합니다.
ImageNet이 중요한 이유는 무엇입니까?
ImageNet은 컴퓨터 비전 분야의 발전에 중요한 역할을 했습니다. ImageNet이 만들어지기 전에는 연구자가 알고리즘을 테스트하기 위해 자체 데이터 세트를 만들어야 했기 때문에 여러 연구의 결과를 비교하기가 어려웠습니다. ImageNet을 통해 연구원은 알고리즘을 평가할 표준화된 데이터 세트를 갖게 되므로 기존 방법을 더 쉽게 비교하고 개선할 수 있습니다.
Imagenet은 딥 러닝 알고리즘 개발에도 중요한 역할을 했습니다. 2012년 AlexNet 딥러닝 알고리즘은 ImageNet 데이터 세트에서 이전의 모든 방법보다 더 나은 성능을 보여 획기적인 발전을 이루었습니다. 이것은 다른 딥 러닝 알고리즘의 개발을 위한 길을 닦았고 컴퓨터 비전의 혁명을 촉발시켰습니다.
ImageNet의 과제
ImageNet은 컴퓨터 비전의 발전에 중요한 도구였지만 데이터 세트에는 몇 가지 문제가 남아 있습니다. 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 세트를 특정 범주로 지정하는 것입니다. 예를 들어 개와 고양이 이미지가 다른 동물보다 훨씬 많기 때문에 알고리즘이 해당 카테고리를 타겟팅할 수 있습니다.
ImageNet의 또 다른 문제는 데이터 세트의 어려움입니다. “새” 및 “자동차”와 같은 일부 범주는 상대적으로 쉽게 찾을 수 있지만 “주름” 및 “레이어”와 같은 범주는 훨씬 더 어려울 수 있습니다. 따라서 데이터 세트의 모든 범주를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘을 만드는 것은 어렵습니다.
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ImageNet은 이미지 분류 알고리즘을 평가하기 위한 표준화된 벤치마크를 제공함으로써 컴퓨터 비전 연구자들에게 없어서는 안 될 리소스가 되었습니다. 1,400만 개 이상의 태그가 지정된 이미지가 있는 ImageNet은 동종 최대 규모의 데이터 세트이며 컴퓨터 비전 분야를 발전시키는 데 중요한 역할을 했습니다. 그러나 기록 왜곡 및 일부 범주의 어려움과 같은 문제가 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고 ImageNet은 컴퓨터 비전 연구자들에게 중요한 도구로 남아 있으며 앞으로도 한동안 그렇게 될 것입니다.
자주 묻는 질문
1⃣ ImageNet의 목표는 무엇인가요?
ImageNet의 목표는 이미지 인식 알고리즘을 평가하고 컴퓨터 비전 분야를 더욱 발전시키기 위한 표준화된 벤치마크를 제공하는 것입니다.
2⃣ ImageNet 데이터 세트는 어떻게 구성되어 있습니까?
ImageNet 데이터 세트는 “동물” 및 “차량”과 같은 상위 범주와 “새” 및 “차량”과 같은 하위 범주가 있는 범주의 계층적 계층 구조로 구성됩니다.
3⃣ ImageNet에서 이미지는 어떻게 태그되나요?
ImageNet의 이미지는 크라우드소싱 접근 방식을 사용하여 레이블이 지정됩니다. 전 세계 직원이 이미지에 레이블을 지정하고 다른 직원이 레이블을 검토하여 정확성을 확인합니다.
4⃣ 컴퓨터 비전에서 ImageNet의 중요성은 무엇입니까?
ImageNet은 이미지 인식 알고리즘을 평가하기 위한 표준화된 데이터 세트를 제공하고 딥 러닝 알고리즘 개발에 영감을 주어 컴퓨터 비전 분야를 발전시키는 데 중요한 역할을 했습니다.
5⃣ ImageNet의 과제는 무엇입니까?
ImageNet의 일부 문제는 특정 범주를 대상으로 하고 데이터 세트의 모든 범주를 정확하게 분류하는 데 어려움이 있다는 것입니다.