ImageNet - Versionsgeschichte

MultiPolitikus: /* Statistik */ LF

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Statistik: LF

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	== Statistik ==		== Statistik ==
	Wörter werden zu sog. ''synsets'' (engl. synonym sets), also Mengen von Synonymen zusammengefasst. Es gibt 21841 nicht-leere Synonymmengen. Insgesamt sind 14.197.122 Bilder in ImageNet.<ref>{{Webarchiv \|url=http://www.image-net.org/about-stats \|text=— \|wayback=20151019065407 ~~\|archiv-bot=2018-11-30~~ ~~20:15:39~~ ~~InternetArchiveBot}}~~</ref><ref>{{Internetquelle \|url=http://www.nzz.ch/digital/computer-schreiben-bildlegenden-1.18564685 \|titel=Computer schreiben Bildlegenden \|abruf=2015-10-25}}</ref>		Wörter werden zu sog. ''synsets'' (engl. synonym sets), also Mengen von Synonymen zusammengefasst. Es gibt 21841 nicht-leere Synonymmengen. Insgesamt sind 14.197.122 Bilder in ImageNet.<ref>{{Webarchiv \|url=http://www.image-net.org/about-stats \|text=Statistics \|wayback=20151019065407}}; abgerufen am 4. März 2024.</ref><ref>{{Internetquelle \|url=http://www.nzz.ch/digital/computer-schreiben-bildlegenden-1.18564685 \|titel=Computer schreiben Bildlegenden \|abruf=2015-10-25}}</ref>

	== Literatur ==		== Literatur ==

Wikihelfer2011: https, Ref. nach Interpunktion

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	'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. „Ballon“ oder „Erdbeere“. Jede dieser Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URLs]] von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.		'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. „Ballon“ oder „Erdbeere“. Jede dieser Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URLs]] von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.

	Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>		Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''.<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref> Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>

	ImageNet wurde 2009 auf der ''IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)'' erstmals veröffentlicht und wird zum Trainieren von [[Convolutional Neural Network]]s verwendet.<ref>{{Internetquelle \|autor=Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton \|url=https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf \|titel=ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks \|abruf=2019-01-29 \|format=PDF \|sprache=en}}</ref>		ImageNet wurde 2009 auf der ''IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)'' erstmals veröffentlicht und wird zum Trainieren von [[Convolutional Neural Network]]s verwendet.<ref>{{Internetquelle \|autor=Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton \|url=https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf \|titel=ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks \|abruf=2019-01-29 \|format=PDF \|sprache=en}}</ref>
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	== Weblinks ==		== Weblinks ==
	* [~~http~~://www.image-net.org/ www.image-net.org]		* [https://www.image-net.org/ www.image-net.org]

	== Einzelnachweise ==		== Einzelnachweise ==

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	'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. ~~"Ballon"~~ oder ~~"Erdbeere"~~. Jede dieser Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URLs]] von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.		'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. „Ballon“ oder „Erdbeere“. Jede dieser Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URLs]] von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.

	Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>		Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>

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	'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede ~~diese~~ Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URLs]] von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.		'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede dieser Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URLs]] von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.

	Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>		Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>

Prüm am 5. Juli 2022 um 17:13 Uhr

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	'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede diese Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|~~URL~~]]~~<nowiki />s~~ von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.		'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede diese Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URLs]] von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.

	Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>		Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>

ChristophDemmer: /* Literatur */

2021-11-20T15:52:19Z

Literatur

← Nächstältere Version		Version vom 20. November 2021, 17:52 Uhr
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	* {{BibDOI\|10.1109/CVPR.2009.5206848}}		* {{BibDOI\|10.1109/CVPR.2009.5206848}}
	* Fei-Fei Li: ''How we're teaching computers to understand pictures''. [https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures#t-544148] Vortrag auf [[TED (Konferenz)\|TED]].		* Fei-Fei Li: ''How we're teaching computers to understand pictures''. [https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures#t-544148] Vortrag auf [[TED (Konferenz)\|TED]].
	* Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton: ''Imagenet classification with deep convolutional neural networks.'' Advances in neural information processing systems 25 (2012): 1097-1105.		* Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and [[Geoffrey Hinton\|Geoffrey E. Hinton]]: ''Imagenet classification with deep convolutional neural networks.'' Advances in neural information processing systems 25 (2012): 1097-1105.

	== Weblinks ==		== Weblinks ==

ChristophDemmer: /* Literatur */

2021-11-20T15:51:22Z

Literatur

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	* {{BibDOI\|10.1109/CVPR.2009.5206848}}		* {{BibDOI\|10.1109/CVPR.2009.5206848}}
	* Fei-Fei Li: ''How we're teaching computers to understand pictures''. [https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures#t-544148] Vortrag auf [[TED (Konferenz)\|TED]].		* Fei-Fei Li: ''How we're teaching computers to understand pictures''. [https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures#t-544148] Vortrag auf [[TED (Konferenz)\|TED]].
			* Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton: ''Imagenet classification with deep convolutional neural networks.'' Advances in neural information processing systems 25 (2012): 1097-1105.

	== Weblinks ==		== Weblinks ==

Kigutarnak: Komma

2020-12-11T14:43:53Z

Komma

← Nächstältere Version		Version vom 11. Dezember 2020, 16:43 Uhr
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	'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede diese Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URL]]<nowiki />s von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.		'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert, welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede diese Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URL]]<nowiki />s von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.

	Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>		Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>

Crazy1880: Vorlagen-fix (arXiv)

2020-10-17T17:12:33Z

Vorlagen-fix (arXiv)

← Nächstältere Version		Version vom 17. Oktober 2020, 19:12 Uhr
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	'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede diese Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URL]]<nowiki />s von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.		'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede diese Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URL]]<nowiki />s von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.

	Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|~~zugriff~~=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|~~arxiv~~=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|~~zugriff~~=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>		Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arXiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|abruf=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>

	ImageNet wurde 2009 auf der ''IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)'' erstmals veröffentlicht und wird zum Trainieren von [[Convolutional Neural Network]]s verwendet.<ref>{{Internetquelle \|autor=Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton \|url=https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf \|titel=ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks \|~~zugriff~~=2019-01-29 \|format=PDF \|sprache=en}}</ref>		ImageNet wurde 2009 auf der ''IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)'' erstmals veröffentlicht und wird zum Trainieren von [[Convolutional Neural Network]]s verwendet.<ref>{{Internetquelle \|autor=Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton \|url=https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf \|titel=ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks \|abruf=2019-01-29 \|format=PDF \|sprache=en}}</ref>

	== Statistik ==		== Statistik ==
	Wörter werden zu sog. ''synsets'' (engl. synonym sets), also Mengen von Synonymen zusammengefasst. Es gibt 21841 nicht-leere Synonymmengen. Insgesamt sind 14.197.122 Bilder in ImageNet.<ref>{{Webarchiv\|url=http://www.image-net.org/about-stats \|~~wayback~~=~~20151019065407~~ \|~~text~~=— \|archiv-bot=2018-11-30 20:15:39 InternetArchiveBot }}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=http://www.nzz.ch/digital/computer-schreiben-bildlegenden-1.18564685 \|titel=Computer schreiben Bildlegenden \|~~zugriff~~=2015-10-25}}</ref>		Wörter werden zu sog. ''synsets'' (engl. synonym sets), also Mengen von Synonymen zusammengefasst. Es gibt 21841 nicht-leere Synonymmengen. Insgesamt sind 14.197.122 Bilder in ImageNet.<ref>{{Webarchiv \|url=http://www.image-net.org/about-stats \|text=— \|wayback=20151019065407 \|archiv-bot=2018-11-30 20:15:39 InternetArchiveBot}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=http://www.nzz.ch/digital/computer-schreiben-bildlegenden-1.18564685 \|titel=Computer schreiben Bildlegenden \|abruf=2015-10-25}}</ref>

	== Literatur ==		== Literatur ==

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	'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z.B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede diese Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URL]]<nowiki />s von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.		'''ImageNet''' ist eine Datenbank von Bildern, welche für Forschungsprojekte eingesetzt wird. Jedes Bild wird einem [[Substantiv]] zugeordnet. Die Substantive sind durch das [[WordNet]]-Projekt hierarchisch angeordnet. Zu jedem Substantiv gibt es im Schnitt mehr als 500 Bilder. In mehr als 14 Millionen Bildern wurde vom Projekt von Hand dokumentiert welche Objekte abgebildet sind. In mindestens einer Million der Bilder sind diese Objekte umrahmt. ImageNet enthält mehr als 20.000 Kategorien in englischer Sprache mit einer typischen Kategorie wie z. B. "Ballon" oder "Erdbeere". Jede diese Kategorien besteht jeweils aus mehreren hundert Bildern. Die Datenbank mit Anmerkungen zu Bild-[[Uniform Resource Locator\|URL]]<nowiki />s von Drittanbietern ist direkt über ImageNet frei zugänglich, obwohl die eigentlichen Bilder nicht im Besitz von ImageNet sind.

	Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|zugriff=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arxiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|zugriff=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>		Seit 2010 veranstaltet das ImageNet-Projekt jährlich einen Software-Wettbewerb, den ''ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)''<ref>{{Internetquelle \|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/ \|titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC) \|zugriff=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref><ref>{{Literatur \|Autor=Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh \|Titel=ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge \|Sammelwerk=arXiv:1409.0575 [cs] \|Datum=2014-09-01 \|arxiv=abs/1409.0575}}</ref>. Hier wetteifern [[Software]]<nowiki />systeme aus dem Bereich [[Deep Learning]] und [[Objekterkennung]] um die korrekte Klassifizierung und Erkennung von Objekten und Szenen. Die Anforderung in diesem Wettbewerb verwendet eine verkleinerte Liste von tausend nicht überlappenden Klassen.<ref>{{Internetquelle \|autor=kaggle \|url=https://kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge \|titel=ImageNet Object Localization Challenge \|zugriff=2019-01-29 \|sprache=en}}</ref>