ILSVRC
ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeの略であり、2010年より始まった画像認識の精度を競い合う競技会。2012年、ジェフリーヒントン率いるトロント大学のチーム（SuperVision）がAlexNet（パラメータ数：60,000,000）がディープラーニングを用いて優勝。これを受けて、第3次ブームに発展した。
2012年以前のILSVRCで、画像認識に機械学習を用いることは既に常識になっていたが、機械学習で用いる特徴量を決めるのは人間だった。2012年以降のILSVRCのチャンピオンは全てディープラーニングを利用しており、2015年に人間の画像認識エラーである4％を下回った。
ILSVRCとは
ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) は、ImageNet プロジェクトが主催する年次コンピューター ビジョン コンテストです。このコンペティションは、コンピュータ ビジョンの分野で最大かつ最も有名な課題の 1 つであり、世界中の学界、研究機関、産業界から参加者が集まります。
この課題には、画像内のオブジェクトを分類および検出するためのコンピューター ビジョン モデルのトレーニングが含まれます。モデルは画像の大規模なデータセットで評価され、各モデルのパフォーマンスが他のモデルのパフォーマンスと比較されます。このコンテストは、コンピューター ビジョンとディープ ラーニングの進歩を促進するのに役立ちました。参加者は、ILSVRC によってもたらされた課題を解決するために、ますます正確で効率的なモデルを開発しています。
ILSVRC は、コンピュータ ビジョンの最先端技術を進歩させるだけでなく、研究コミュニティのベンチマーク データとモデルの重要な情報源でもあります。コンテスト用に開発されたデータセットとモデルは、新しいコンピューター ビジョン アルゴリズムの開発と評価に広く使用されています。
ジェフリーヒントンの功績
Jeffrey Hinton は、2012 年と 2013 年に ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) で優勝しました。これは主に、深層学習アルゴリズム、特に畳み込みニューラル ネットワーク (ConvNets または CNNs) の開発に関する彼の業績によるものです。
その他の功績には、以下のようなものがあります。
- バックプロパゲーション アルゴリズム: ヒントンは、ニューラル ネットワークで使用される主要なトレーニング アルゴリズムであるバックプロパゲーション アルゴリズムを共同発明しました。
- ディープ ビリーフ ネットワーク: ヒントンは、教師なし学習に使用できる生成モデルであるディープ ビリーフ ネットワークを導入しました。
- 畳み込みニューラル ネットワーク : ヒントンは、視覚情報を処理するために設計されたディープ ニューラル ネットワークである ConvNets の開発に重要な貢献をしました。
- ImageNet コンペティション: 2012 年、Hinton のチームは、コンピューター ビジョン アルゴリズムのパフォーマンスを評価するコンペティションである ImageNet コンペティションで優勝しました。この勝利は、コンピューター ビジョンの分野における転機となり、ディープ ラーニングの可能性を示しました。
- 転移学習: ヒントンは転移学習の分野にも重要な貢献をしました。転移学習とは、あるタスクから学んだ知識を使用して別のタスクのパフォーマンスを向上させる手法です。
ILSVRCの歴代優勝チーム
2014年に優勝したチームが使用していたモデルは”GoogLeNet” です。GoogLeNetは、Google DeepMindチームによって開発された深い畳み込みニューラルネットワーク (CNN) アーキテクチャです。GoogLeNetは、Inception v1とも呼ばれ、Inceptionアーキテクチャの最初の成功した実装の一つでした。このネットワークは、ネットワークの深さ、空間的な分解能、および計算リソースをバランス良く設計することが課題であったため、設計されました。GoogLeNet のアーキテクチャは、複数の並列的なおよび補助的な分類器を使用することによって、他の深いニューラルネットワークに比べて少数のパラメータを使用しながら優れた性能を発揮することができることが特徴でした。
2015年の優勝チームはMicrosoft Researchと京东方工程師で構成された「ResNet」チームです。彼らは152層を持つResNet (Residual Network) モデルを使用しました。このモデルは、画像分類タスクにおいて過去最高のトップ1精度を達成し、現在でも多くの画像認識タスクで高い性能を発揮しています。
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