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ImageNet 10 이미지 인식 데이터 세트

ImageNet은 현재 세계 최대 규모의 이미지 인식 데이터베이스로, 주로 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 분류 및 객체 탐지에 사용됩니다. 이 데이터셋은 WordNet의 계층적 구조에 따라 구성되어 있으며, 각 노드(카테고리라고도 함)는 수백 또는 수천 개의 이미지로 이루어져 있고, 노드당 평균 500개 이상의 이미지가 포함되어 있습니다. ImageNet은 총 22,000개의 이미지 카테고리와 약 1,500만 개의 이미지를 포함하고 있습니다. ImageNet 데이터 세트는 2009년 스탠포드 대학의 페이페이 리(Fei-Fei Li)와 다른 연구자들이 시각 과학 학회에서 처음 공개했으며, 2010년 이후 ImageNet 시각 인식 챌린지(ILSVRC)에서 지속적으로 개선되었습니다.