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ImageNet
概要
ImageNetは、2009年にStanford Vision Labによって公開された大規模な画像データセットです。これは、数百万枚の高解像度画像を含み、それぞれが特定のカテゴリーに分類されています。ImageNetの主な目的は、視覚的オブジェクト認識ソフトウェア研究のためのリソースを提供することです。
ImageNetの開発は、コンピュータビジョンと機械学習の分野における重要な課題に対応するために始まりました。当時、大規模かつ多様な画像データセットの不足が、画像認識技術の進歩を妨げていました。ImageNetは、この問題を解決し、より高度で精確な画像認識アルゴリズムの開発を促進することを目的として作成されました。
このデータセットの導入以前は、画像認識モデルの性能評価に使用できる標準化された大規模データセットが存在しませんでした。ImageNetは、研究者たちに共通の基準を提供し、異なるアルゴリズムや手法の直接比較を可能にしました。2012年のImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）でAlexNetが圧倒的な成績を収めたことは、深層学習の潜在能力を示す転換点となりました。これ以降、深層学習は画像認識のみならず、自然言語処理や音声認識など、AI全般の主流となりました。
データセットの規模と構造
ImageNetは約1400万枚の画像を含み、22,000以上のカテゴリーに分類されています。各画像には、そのカテゴリーを示すラベルが付けられており、一部の画像には複数のラベルが付与されています。画像は高解像度で、様々な角度や照明条件下で撮影されており、現実世界の多様性を反映しています。ImageNetのカテゴリ体系は、WordNetという言語データベースの名詞階層に基づいています。これにより、「犬」や「猫」といった一般的なカテゴリーから、特定の犬種や猫種といった詳細なカテゴリーまで、階層的な分類が可能になっています。この構造により、モデルは一般的な概念から具体的な概念まで、様々なレベルでの認識能力を獲得することができます。
ImageNetの全データセットは非常に大規模で、その全容量は約150GB以上になります。
ImageNetラベルの代表例
以下に、いくつかの主要カテゴリーとその代表的なラベルの例を示します。
| カテゴリー | サブカテゴリー | 具体例 |
|---|---|---|
| 1. 動物 | 哺乳類 | • dog（犬）: Labrador retriever, German shepherd, golden retriever<br>• cat（猫）: Persian cat, Siamese cat, Egyptian cat<br>• horse（馬）: sorrel, mustang, zebra<br>• bear（熊）: brown bear, black bear, ice bear<br>• lion（ライオン）, tiger（トラ）, leopard（ヒョウ） |
| 鳥類 | • eagle（ワシ）, ostrich（ダチョウ）, peacock（クジャク）<br>• penguin（ペンギン）, flamingo（フラミンゴ）, hummingbird（ハチドリ） | |
| 爬虫類・両生類 | • snake（ヘビ）: green snake, king snake<br>• turtle（カメ）, frog（カエル）, lizard（トカゲ） | |
| 魚類・水生動物 | • goldfish（金魚）, shark（サメ）, jellyfish（クラゲ）<br>• whale（クジラ）, dolphin（イルカ） | |
| 昆虫 | • butterfly（チョウ）, bee（ハチ）, ant（アリ）<br>• ladybug（テントウムシ）, dragonfly（トンボ） | |
| 2. 植物 | – | • flower（花）: rose, sunflower, orchid<br>• tree（木）: oak tree, palm tree, pine tree<br>• fruit（果物）: apple, banana, orange, strawberry<br>• vegetable（野菜）: broccoli, carrot, mushroom |
| 3. 人工物 | 乗り物 | • car（車）: sports car, taxi, school bus<br>• aircraft（航空機）: airliner, fighter jet, helicopter<br>• ship（船）: speedboat, sailboat, submarine |
| 電子機器 | • computer（コンピューター）, cellular telephone（携帯電話）<br>• television（テレビ）, remote control（リモコン） | |
| 家具 | • chair（椅子）, table（テーブル）, bed（ベッド）<br>• bookcase（本棚）, desk（机） | |
| 衣類 | • T-shirt（Tシャツ）, necktie（ネクタイ）, suit（スーツ）<br>• sandal（サンダル）, running shoe（ランニングシューズ） | |
| 楽器 | • guitar（ギター）, piano（ピアノ）, violin（バイオリン）<br>• drum（ドラム）, saxophone（サックス） | |
| スポーツ用品 | • tennis ball（テニスボール）, golf ball（ゴルフボール）<br>• basketball（バスケットボール）, baseball（野球ボール） | |
| 4. 食べ物・飲み物 | – | • pizza（ピザ）, hamburger（ハンバーガー）, ice cream（アイスクリーム）<br>• coffee（コーヒー）, beer（ビール）, wine（ワイン） |
| 5. 自然景観 | – | • mountain（山）, volcano（火山）, beach（ビーチ）<br>• desert（砂漠）, glacier（氷河）, coral reef（サンゴ礁） |
| 6. 建築物 | – | • castle（城）, church（教会）, skyscraper（高層ビル）<br>• lighthouse（灯台）, bridge（橋）, stadium（スタジアム） |
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