弄浪的鱼

ImageNet

ImageNet 是李飞飞实验室主导的一个项目,目标是构建一个计算机视觉研究的大型数据库,关键词从 WordNet 中选取.完整的 ImageNet 数据集有 1400 多万幅图片,涵盖 2 万多个类别的标注与超过百万的边界狂标注,每一个类别大概是 500~1000 张图片,标注采用亚马逊的众包平台,这个平台之后被用于构建各种数据集。

2009年CVPR会议室李飞飞实验室正式发布了 ImageNet,此后从2010年到2017年共举办了8届 Large Scale Visual Recognition Challenge,即为人熟知的 yILSVRC比赛,包括图像分类,目标检测,目标定位单元。

数据集地址: http://www.image-net.org/.

在最开始的时候, ImageNetR是一个连经费都申请不到的整理数据的项目,为很多专注于算法研究的学术人员不耻,但科技公司的竞赛热情以及数据集史无前例的多样性,让陷身于过拟合的算法,从数据集本身看到了新的出路,之后极大的推进了计算机视觉任务的发展。

由于类别多, ImageNet MNIST数据集整理过程中那样简单的将所有图片分成互不相干的10类,而是采用了中树形结构的组织方式。比如从哺乳动物关键词开始整理,然后不断细分到有胎盘哺乳动物,到肉食动物,到犬科动物,到狗,到工作中的狗,到哈士奇。

dog in imageNet

起源

2005年,李飞飞从加州理工大学拿到电子工程学博士学位后进入了学术界,开始在伊利诺伊州香槟分校担任教职。那时她看到整个学术界和工业界重心都放在如何做出更好的算法,认为无论数据如何,只要算法好就会有好的决策。她意识到了这样做的局限,并且想到了一个解决方法,就是做一个能详细描绘出整个世界物体的数据集。她回忆起当时的情景深情地说道;“当时每个人对此都是一副怀疑的态度,但是 Kai Li( 李凯,普林斯顿Princeton大学教授,美国工程院院士) 做了两件厉害的事情,他说:‘飞飞,你的教授生涯刚刚开始,你想要做的事情,我实验室的所有的机器都可以拿来帮你,而且我还会给你一个学生。’如果没有这样的支持,我是没办法开始做 ImageNet 的。”于是李飞飞、Jia Deng( 邓嘉,李飞飞的学生) 等研究员在 CVPR 2009 上发表了一篇名为《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的论文,没过多久,这个数据集就迅速发展成一项竞赛,通过对数据集中的物体进行识别,选出识别错误率最低的算法。

比赛

自2010年以来,每年度ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),研究团队在给定的数据集上评估其算法,并在几项视觉识别任务中争夺更高的准确性。 ILSVRC旨在“追踪2005年建立的规模较小的PASCAL VOC挑战”,该挑战仅包含大约20000个图像和20个目标类别。 ILSVRC使用仅包含1000个图像类别或“类别”的“修剪”列表,其中120个品种中有90个由完整的ImageNet架构分类。 2010年在图像处理方面取得了显着进展。 2011年左右,ILSVRC分类错误率为25%。 2012年,深卷积神经网络达到了16%;在接下来的几年中,错误率下降到几个百分点。虽然2012年的突破是“前所未有的组合”,但大幅量化的改进标志着全行业人工智能繁荣的开始。到2015年,研究人员报告说,软件在狭窄的ILSVRC任务中超出人类能力。然而,作为挑战组织者之一的Olga Russakovsky在2015年指出,这些计划只需将图像识别为属于千分之一的图像;人类可以识别更多的类别,并且(不像程序)可以判断图像的上下文。2017年,38个竞争团队中有29个错误率低于5%。识别错误率已经远远低于人类的5.1%, ImageNet宣布ILSVRC比赛不再举办,原因是已经失去意义,大家都这么高啦,差别都都很小,再比下去有点浪费大师们的时间。另外就是这个比赛已经证明了在视觉感知这块计算机已经可以战胜人类了,ImageNet竞赛初衷已经实现。

影响力

ImageNet竞赛极大的推动深度学习在计算机视觉领域的应用,同时也是更多的认识到数据与算法是同等重要,改变过去了只是偏面强调算法的做法,提升了数据在深度学习中的地位。李飞飞独辟蹊径的研究之路从数据开始,颠覆与革新了很多人的认知,也让她自己功成名就成为享誉世界的学术大神。同时让深度学习走到到舞台的中心,推动了学术发展与工程技术的进步,很多中国的公司与高校也积极参加了此项赛事并且屡次都有斩获,但是这其中媒体报道的比较多的有两件事情:一是在2015年的百度多次提交违反比赛规则问题,百度解除了深度学习研究院杰出科学家吴韧的职务以平息此次事件影响。二是在最后一届2017年的比赛中国家千人计划学者,新加坡国立大学副教授、360集团副总裁、人工智能研究院院长颜水成团队获得多个项目比赛的第一名,用他自己的话说,抗日战争打八年都胜利了,ImageNet他也参加了八次比赛终于来到第一的位置上,可以说是名至实归。

启示

关于ImageNet竞赛给我们带来的启示是任何成功都不是偶然的,都是长期坚持与努力的付出,李飞飞从创建ImageNet到正式发布开始2010年的第一届比赛用了三年时间、Hinton大神专注神经网络学习与研究,为了回应外界对他质疑,派其高徒Alex应用卷积神经网络参加ImageNet数据大赛,结果大获全胜,从此开创了深度神经网络空前的高潮。而在此之前,Hinton大神的团队曾经面临着研究经费都没有着落的窘境。颜水成从开始参加竞赛到最后笑傲群雄用了八年时间。这个世界哪有随随便便就可以成功的事情,深处在这个浮躁的时代,守得了自己的内心、坚持住自己的努力,不负光阴岁月,才有资格说失败两字。不是一番寒彻骨、哪有梅花扑鼻香!

【数据】深度学习从“数据集”开始

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