ImageNet이란?

ImageNet은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 알려진 대규모 데이터셋으로, 1400만 개 이상의 데이터와 2만개 이상의 레이블을 가지고 있다.

ImageNet의 목표는 이미지 분류(Classification) 또는 객체 인식(Object Detection) 알고리즘을 평가하고 컴퓨터 비전 분야를 발전시키기 위한 표준화된 벤치마크를 제공하는 것으로, 모델의 성능을 측정하는 ILSVR(ImageNet Large Scale Visual)대회에 사용된다.

ImageNet 데이터는 계층 구조의 카테고리로 구성되어 있다. 최상위 카테고리는 "동물", "식물","차량"과 같이 광범위하며, 각 카테고리는 "강이지", "나무","기차"와 같이 하위 카테로리로 나누어진다. 각 하위 카테고리에는 해당 카테고리에 레이블이 지정된 이미지 세트가 포함된다.

ImageNet의 한계

1. ImageNet데이터셋의 편향성 : ImageNet데이터셋은 개와 고양이등 특정 카테고리에 대해서 다른 카테고리보다 데이터의 양이 많은 모습을 보이고 있다.

2. ImageNet데이터셋의 난이도 : ImageNet데이터셋에서 대부분 카테고리는 비교적 쉽게 인식할 수 있지만, "곰팡이"나 "지층"과 같은 카테고리는 인식이 어렵다.