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Ensemble De Données De Reconnaissance d'images ImageNet 10
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ImageNet est actuellement la plus grande base de données de reconnaissance d'images au monde, principalement utilisée pour la classification d'images et la détection d'objets en vision par ordinateur. Cet ensemble de données est organisé selon la structure hiérarchique de WordNet, où chaque nœud (ou catégorie) comprend des centaines, voire des milliers d'images, avec une moyenne de plus de 500 images par nœud. ImageNet contient au total 22 000 catégories d'images et environ 15 millions d'images. L'ensemble de données ImageNet a été publié pour la première fois par Fei-Fei Li et d'autres de l'Université de Stanford à la Society for Visual Science en 2009, et a été continuellement amélioré dans le cadre du ImageNet Visual Recognition Challenge (ILSVRC) depuis 2010.
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