ImageNet - ImageNet - Wikipedia

The ImageNet loyiha katta ingl ma'lumotlar bazasi ichida foydalanish uchun mo'ljallangan vizual ob'ektni aniqlash dasturi tadqiqot. 14 milliondan ortiq[1][2] rasmlar qaysi ob'ektlar tasvirlanganligini ko'rsatish uchun loyiha tomonidan qo'l bilan izohlangan va kamida bitta million rasmda cheklov qutilari ham berilgan.[3] ImageNet 20000 dan ortiq toifalarni o'z ichiga oladi[2] bir necha yuz tasvirlardan tashkil topgan "balon" yoki "qulupnay" kabi odatiy toifaga ega.[4] Uchinchi tomon tasvirlari izohlari ma'lumotlar bazasi URL manzillari to'g'ridan-to'g'ri ImageNet-dan erkin foydalanish mumkin, ammo haqiqiy rasmlar ImageNet-ga tegishli emas.[5] 2010 yildan boshlab ImageNet loyihasi har yili ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge dasturiy ta'minot tanlovini o'tkazadi (ILSVRC ), bu erda dasturiy ta'minot ob'ektlar va sahnalarni to'g'ri tasniflash va aniqlash uchun raqobatlashadi. Qiyinchilikda bir-biriga to'g'ri kelmaydigan mingta sinfning "qisqartirilgan" ro'yxati qo'llaniladi.[6]

Chuqur o'rganish uchun ahamiyat

2012 yil 30 sentyabrda, a konvulsion asab tizimi (CNN) qo'ng'iroq qildi AlexNet[7] ImageNet 2012 Challenge-da 15,3% top-5 xatosiga erishdi, bu ikkinchi darajadan 10,8 foizga past. Bu foydalanish tufayli amalga oshirildi grafik ishlov berish birliklari (GPU) mashg'ulotlar paytida,[7] ning muhim tarkibiy qismi chuqur o'rganish inqilob. Ga binoan Iqtisodchi, "To'satdan odamlar nafaqat AI hamjamiyati ichida, balki butun texnologiya sanoatida e'tibor berishni boshladilar."[4][8][9]

2015 yilda AlexNet ImageNet 2015 tanlovida g'olib chiqqan 100 dan ortiq qatlamli Microsoft-ning juda chuqur CNN-dan ustun keldi.[10]

Ma'lumotlar bazasining tarixi

AI tadqiqotchisi Fey-Fey Li 2006 yilda ImageNet g'oyasi ustida ishlay boshladi. Ko'pgina sun'iy intellekt tadqiqotlari modellar va algoritmlarga yo'naltirilgan paytda, Li sun'iy intellekt algoritmlarini o'qitish uchun mavjud bo'lgan ma'lumotlarni kengaytirmoqchi va yaxshilamoqchi edi.[11] 2007 yilda Li Prinston professori bilan uchrashdi Kristian Fellbaum, yaratuvchilardan biri WordNet loyihani muhokama qilish. Ushbu uchrashuv natijasida Li WordNet-ning so'zlar bazasidan boshlab va ko'plab xususiyatlaridan foydalanib ImageNet-ni yaratishga kirishdi.[12]

Prinstonda assistent professor sifatida Li ImageNet loyihasida ishlash uchun tadqiqotchilar guruhini yig'di. Ular foydalangan Amazon Mechanical Turk rasmlarni tasniflashda yordam berish.[12]

Ular o'zlarining ma'lumotlar bazalarini birinchi marta 2009 yilda afishada taqdim etishdi Kompyuterni ko'rish va naqshni aniqlash bo'yicha konferentsiya (CVPR) Florida shtatida joylashgan.[12][13][14]

Ma'lumotlar to'plami

ImageNet kredsourslar uning izohlash jarayoni. Rasm darajasidagi izohlar rasmda ob'ekt sinfining mavjudligini yoki yo'qligini bildiradi, masalan "bu rasmda yo'lbarslar bor" yoki "bu rasmda yo'lbarslar yo'q". Ob'ekt darajasidagi izohlar ko'rsatilgan ob'ekt atrofida (ko'rinadigan qismi) cheklov oynasini taqdim etadi. ImageNet keng variantidan foydalanadi WordNet 120 toifali toifalar bilan to'ldirilgan ob'ektlarni toifalash sxemasi it zotlari nozik taneli tasnifni namoyish qilish.[6] WordNet-dan foydalanishning bir salbiy tomoni shundaki, bu toifalar ImageNet uchun maqbul bo'lganidan ko'ra ko'proq "ko'tarilgan" bo'lishi mumkin: "Aksariyat odamlar Ledi Gaga yoki iPod Mini-ni ushbu noyob turga qaraganda ko'proq qiziqtiradi diplodokus."[tushuntirish kerak ] 2012 yilda ImageNet dunyodagi eng katta akademik foydalanuvchi bo'ldi Mexanik turk. O'rtacha ishchi daqiqada 50 ta rasmni aniqladi.[2]

ImageNet muammosining tarixi

ImageNet-da xatolik darajasi tarixi (har bir jamoa uchun eng yaxshi natijani va yiliga 10 ta yozuvni ko'rsatadigan)

ILSVRC 2005 yilda tashkil etilgan kichik o'lchamdagi PASCAL VOC chaqirig'iga "izidan borishni" maqsad qilib qo'ygan bo'lib, unda atigi 20000 ga yaqin rasm va yigirma ob'ekt sinf mavjud edi.[6] ImageNet-ni "demokratlashtirish" uchun Fey-Fey Li PASCAL VOC jamoasiga 2010 yildan boshlab hamkorlik qilishni taklif qildi, bu erda tadqiqot guruhlari o'zlarining algoritmlarini berilgan ma'lumotlar to'plamida baholaydilar va bir nechta ingl.[12]

Olingan yillik tanlov endi ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) deb nomlanadi. ILSVRC faqat 1000 ta rasm toifalari yoki "sinflari" ning "kesilgan" ro'yxatidan foydalanadi, shu jumladan to'liq ImageNet sxemasi bilan tasniflangan 120 ta it zotining 90 tasi.[6] 2010-yillarda tasvirni qayta ishlashda keskin yutuqlarga erishildi. 2011 yilga kelib, ILSVRC klassifikatsiyasining top-5 xato darajasi 25% ni tashkil etdi. 2012 yilda chuqur konvulsion asab tarmog'i deb nomlangan AlexNet 16% ga erishildi; keyingi bir necha yil ichida top-5 xato stavkalari bir necha foizga tushib ketdi.[15] 2012 yildagi yutuq "ilgari mavjud bo'lgan qismlarni birlashtirgan" bo'lsa-da, keskin miqdoriy yaxshilanish butun sanoat bo'ylab sun'iy intellekt portlashini boshlagan.[4] 2015 yilga kelib, Microsoft tadqiqotchilari CNN-lar ILSVRC-ning tor vazifalarida inson qobiliyatidan oshib ketganligini xabar qilishdi.[10][16] Biroq, tanlov tashkilotchilaridan biri sifatida, Olga Russakovskiy, 2015 yilda ta'kidlanganidek, dasturlarda faqat mingta toifaga tegishli rasmlarni aniqlash kerak; odamlar ko'proq toifalarni taniy olishlari mumkin, shuningdek (dasturlardan farqli o'laroq) tasvir kontekstini baholashlari mumkin.[17]

2014 yilga kelib, ILSVRCda ellikdan ortiq muassasa ishtirok etdi.[6] 2015 yilda, Baidu olimlar haftasiga ikkita taqdim etishning belgilangan chegarasidan ancha oshib ketish uchun turli xil akkauntlardan foydalanganliklari uchun bir yilga taqiqlangan.[18][19] Keyinchalik Baidu ushbu ishda qatnashgan guruh rahbarini ishdan bo'shatganini va ilmiy maslahat kengashini tashkil etishini aytdi.[20]

2017 yilda raqobatlashadigan 38 jamoadan 29 tasining 95% dan yuqori aniqligi bor edi.[21] 2017 yilda ImageNet 2018 yilda yangi ob'ektni tabiiy til yordamida tasniflashni o'z ichiga olgan yangi, ancha qiyin, bir vazifani bajarishini aytdi. 3D ma'lumotlarini yaratish oldindan mavjud bo'lgan 2 o'lchovli tasvirni izohlashdan ko'ra qimmatroq bo'lganligi sababli, ma'lumotlar to'plami kichikroq bo'lishi kutilmoqda. Ushbu sohadagi taraqqiyotning qo'llanilishi robotlashtirilgan navigatsiyadan tortib togacha o'zgaradi kengaytirilgan haqiqat.[1]

ImageNet-dagi noto'g'ri fikr

Ko'p qatlamlar tarixini o'rganish (taksonomiya, 2019 yilda ImageNet va WordNet-ning ob'ekt sinflari va etiketkalari) qanday tasvirlangan tarafkashlik har xil tasvirlarni tasniflash yondashuvlariga chuqur singdirilgan.[22][23][24][25] ImageNet turli xil tarafkashlik manbalarini hal qilish ustida ishlamoqda.[26]

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ a b "Yangi kompyuterni ko'rish muammosi robotlarga 3D formatida ko'rishni o'rgatmoqchi". Yangi olim. 2017 yil 7-aprel. Olingan 3 fevral 2018.
  2. ^ a b v Markoff, Jon (2012 yil 19-noyabr). "Veb-rasmlar uchun, qidirish va topish uchun yangi texnologiyalar yaratish". The New York Times. Olingan 3 fevral 2018.
  3. ^ "ImageNet-ning qisqacha mazmuni va statistikasi". ImageNet. Olingan 22 iyun 2016.
  4. ^ a b v "Ishlamasdan neyron tarmoqqa". Iqtisodchi. 25 iyun 2016 yil. Olingan 3 fevral 2018.
  5. ^ "ImageNet-ga umumiy nuqtai". ImageNet. Olingan 22 iyun 2016.
  6. ^ a b v d e Olga Russakovskiy *, Jia Deng *, Xao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Shon Ma, Zhiheng Huang, Andrey Karpati, Aditya Xosla, Maykl Bernshteyn, Aleksandr Berg va Li Fey-Fey. (* = teng hissa) ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. IJCV, 2015 yil.
  7. ^ a b Krizhevskiy, Aleks; Sutskever, Ilya; Xinton, Jefri E. (iyun 2017). "Chuqur konvolyatsion neyron tarmoqlari bilan ImageNet tasnifi" (PDF). ACM aloqalari. 60 (6): 84–90. doi:10.1145/3065386. ISSN  0001-0782. S2CID  195908774. Olingan 24 may 2017.
  8. ^ "Mashinalar tobora ko'payib borayotgan vazifalar uchun" odamlarni urishadi ". Financial Times. 2017 yil 30-noyabr. Olingan 3 fevral 2018.
  9. ^ Gershgorn, Deyv; Gershgorn, Deyv. "AI qanday qilib Silikon vodiysida hukmronlik qilish uchun etarlicha yaxshi bo'lganligi haqidagi ichki voqea". Kvarts. Olingan 10 dekabr 2018.
  10. ^ a b U, Kaiming; Chjan, Sianyu; Ren, Shaotsin; Sun, Jian (2016). "Tasvirni aniqlash uchun chuqur qoldiq o'rganish". 2016 yilda IEEE konferentsiyasi kompyuterni ko'rish va naqshni tanib olish (CVPR): 770–778. arXiv:1512.03385. doi:10.1109 / CVPR.2016.90 yil. ISBN  978-1-4673-8851-1. S2CID  206594692.
  11. ^ Xempel, Jessi (2018 yil 13-noyabr). "Fey-Fey Lining intellektual intellektni insoniyat uchun yaxshiroq qilish uchun izlashi". Simli. Olingan 5 may 2019. 2007 yilda yordamchi professor lavozimiga ishga qabul qilish uchun Prinstonga qaytib kelgan Li, ImageNet haqidagi g'oyasini gapirganda, u professor-o'qituvchilarni yordamga jalb qilishda qiynaldi. Nihoyat, kompyuter arxitekturasida ixtisoslashgan professor unga sherik sifatida qo'shilishga rozi bo'ldi.
  12. ^ a b v d Gershgorn, Deyv (2017 yil 26-iyul). "AI tadqiqotlarini va ehtimol dunyoni o'zgartirgan ma'lumotlar". Kvarts. Atlantic Media Co.. Olingan 26 iyul 2017. WordNet-ning yondashuvi haqida o'qigan Li, 2006 yilda Prinstonga tashrifi chog'ida WordNet-da davom etayotgan ishlarda ta'sirchan tadqiqotchi, professor Kristian Fellbaum bilan uchrashdi.
  13. ^ Deng, Jia; Dong, Vey; Socher, Richard; Li, Li-Jia; Li, Kay; Fei-Fei, Li (2009), "ImageNet: keng ko'lamli ierarxik tasvirlar bazasi" (PDF), 2009 yilda kompyuterni ko'rish va naqshlarni aniqlash bo'yicha konferentsiya
  14. ^ Li, Fey-Fey, Qanday qilib biz kompyuterlarga rasmlarni tushunishga o'rgatmoqdamiz, olingan 16 dekabr 2018
  15. ^ Robbins, Martin (2016 yil 6-may). "San'at yaratish uchun AI Rembrandtning qiz do'stiga muhabbat qo'yishi kerakmi?". Guardian. Olingan 22 iyun 2016.
  16. ^ Markoff, Jon (2015 yil 10-dekabr). "Sun'iy intellektning ilg'or yutuqlari inson qobiliyatlariga raqibdir". The New York Times. Olingan 22 iyun 2016.
  17. ^ Aron, Jeykob (2015 yil 21 sentyabr). "Turing testini unuting - sun'iy intellektni baholashning yaxshi usullari mavjud". Yangi olim. Olingan 22 iyun 2016.
  18. ^ Markoff, Jon (3 iyun 2015). "Baidu jamoasi A.I. tanlovidan chetlashtirilgandan keyin kompyuter olimlari Astir". The New York Times. Olingan 22 iyun 2016.
  19. ^ "Xitoyning qidiruv giganti Baidu AI testidan chetlashtirildi". BBC yangiliklari. 2015 yil 14-iyun. Olingan 22 iyun 2016.
  20. ^ "Baidu sun'iy intellekt tanlovida ishtirok etgan tadqiqotchini ishdan bo'shatdi". Kompyuter dunyosi. 2015 yil 11-iyun. Olingan 22 iyun 2016.
  21. ^ Gershgorn, Deyv (2017 yil 10-sentabr). "Sun'iy intellekt bo'yicha Kvarts qo'llanmasi: bu nima, nima uchun bu muhim va biz qo'rqishimiz kerakmi?". Kvarts. Olingan 3 fevral 2018.
  22. ^ "Sizga yorliq qo'yadigan virusli dastur siz o'ylaganchalik emas". Simli. ISSN  1059-1028. Olingan 22 sentyabr 2019.
  23. ^ Vong, Julia Kerri (18 sentyabr 2019). "Virusli selfie dasturi ImageNet Ruletka menga yoqdi - u meni irqchi shafqatsizlik deb ataguncha". Guardian. ISSN  0261-3077. Olingan 22 sentyabr 2019.
  24. ^ Krouford, Keyt; Paglen, Trevor (2019 yil 19 sentyabr). "AI qazib olish: Mashinada o'qitish uchun o'quv vositalarining siyosati". -. Olingan 22 sentyabr 2019.
  25. ^ Lyons, Maykl (2020 yil 4 sentyabr). "Qazish" qazishma sun'iy intellekti ": Galereyadagi fil". arXiv:2009.01215 [cs.CY ].
  26. ^ "Adolatli ma'lumotlar to'plamiga qarab: ImageNet iyerarxiyasida subtree-ning tarqalishini filtrlash va muvozanatlash". image-net.org. 17 sentyabr 2019 yil. Olingan 22 sentyabr 2019.

Tashqi havolalar