ImageNet
- 是一個超過15 million的影像資料集，大約有22,000類。
- 是由李飛飛團隊從2007年開始，耗費大量人力，通過各種方式（網路抓取，人工標註，亞馬遜眾包平臺）收集製作而成，它作為論文在CVPR-2009釋出。當時人們還很懷疑通過更多資料就能改進演算法的看法。
- 深度學習發展起來有幾個關鍵的因素，一個就是龐大的資料（比如說ImageNet），一個是GPU的出現。（還有更優的深度模型，更好的優化演算法，可以說資料和GPU推動了這些的產生，這些產生繼續推動深度學習的發展）。
ILSVRC
- 是一個比賽，全稱是ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge，平常說的ImageNet比賽指的是這個比賽。
- 使用的資料集是ImageNet資料集的一個子集，一般說的ImageNet（資料集）實際上指的是ImageNet的這個子集，總共有1000類，每類大約有1000張影像。具體地，有大約1.2 million的訓練集，5萬驗證集，15萬測試集。
- ILSVRC從2010年開始舉辦，到2017年是最後一屆。ILSVRC-2012的資料集被用在2012-2014年的挑戰賽中（VGG論文中提到）。ILSVRC-2010是唯一提供了test set的一年。
- ImageNet可能是指整個資料集（15 million），也可能指比賽用的那個子集（1000類，大約每類1000張），也可能指ILSVRC這個比賽。需要根據語境自行判斷。
- 12-15年期間在ImageNet比賽上提出了一些經典網路，比如AlexNet，ZFNet，OverFeat，VGG，Inception，ResNet。我在CNN經典結構1中做了相應介紹。
- 16年之後也有一些經典網路，比如WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet。我在CNN經典結構2中做了相應介紹。
ImageNet的分類結果（加粗為冠軍）
| 年 | 網路/隊名 | val top-1 | val top-5 | test top-5 | 備註 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2012 | AlexNet | 38.1% | 16.4% | 16.42% | 5 CNNs |
| 2012 | AlexNet | 36.7% | 15.4% | 15.32% | 7CNNs。用了2011年的資料 |
| 2013 | OverFeat | 14.18% | 7 fast models | ||
| 2013 | OverFeat | 13.6% | 賽後。7 big models | ||
| 2013 | ZFNet | 13.51% | ZFNet論文上的結果是14.8 | ||
| 2013 | Clarifai | 11.74% | |||
| 2013 | Clarifai | 11.20% | 用了2011年的資料 | ||
| 2014 | VGG | 7.32% | 7 nets, dense eval | ||
| 2014 | VGG（亞軍） | 23.7% | 6.8% | 6.8% | 賽後。2 nets |
| 2014 | GoogleNet v1 | 6.67% | 7 nets, 144 crops | ||
| GoogleNet v2 | 20.1% | 4.9% | 4.82% | 賽後。6 nets, 144 crops | |
| GoogleNet v3 | 17.2% | 3.58% | 賽後。4 nets, 144 crops | ||
| GoogleNet v4 | 16.5% | 3.1% | 3.08% | 賽後。v4+Inception-Res-v2 | |
| 2015 | ResNet | 3.57% | 6 models | ||
| 2016 | Trimps-Soushen | 2.99% | 公安三所 | ||
| 2016 | ResNeXt（亞軍） | 3.03% | 加州大學聖地亞哥分校 | ||
| 2017 | SENet | 2.25% | Momenta 與牛津大學 |
ImageNet的定位結果（加粗為冠軍）
| 年 | 網路/隊名 | val top-5 | test top-5 | 備註 |
|---|---|---|---|---|
| 2012 | AlexNet | 34.19% | 多倫多大學Hinton和他學生 | |
| 2012 | AlexNet | 33.55% | 用了2011年的資料 | |
| 2013 | OverFeat | 30.0% | 29.87% | 紐約大學Lecun團隊 |
| 2014 | GoogleNet | 26.44% | 谷歌 | |
| 2014 | VGG | 26.9% | 25.32% | 牛津大學 |
| 2015 | ResNet | 8.9% | 9.02% | 微軟 |
| 2016 | Trimps-Soushen | 7.71% | 公安三所，以Inception, resNet, WRN等為基礎 | |
| 2017 | DPN | 6.23% | 新加坡國立大學與奇虎360 |
ImageNet的檢測結果（加粗為冠軍）
| 年 | 網路/隊名 | mAP(%) | 備註 |
|---|---|---|---|
| 2013 | OverFeat | 19.40 | 使用了12年的分類資料預訓練 |
| 2013 | UvA | 22.58 | |
| 2013 | OverFeat | 24.3 | 賽後。使用了12年的分類資料預訓練 |
| 2014 | GoogleNet | 43.93 | R-CNN |
| 2015 | ResNet | 62.07 | Faster R-CNN |
| 2016 | CUImage | 66.28 | 商湯和港中文，以GBD-Net等為基礎 |
| 2017 | BDAT | 73.41 | 南京資訊工程大學和帝國理工學院 |
其它
HikVision（海康威視）：2016年的場景分類第一