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== Il dataset ==
Il database è stato presentato per la prima volta nel 2009 in Florida, nell'ambito della [[Conference on Computer Vision and Pattern Recognition|CVPR]] (''Conference on Computer Vision and Pattern Recognition''), da un gruppo di ricercatori afferenti al dipartimento di informatica dell'[[Università di Princeton]].<ref>{{cita web |url=https://qz.com/1034972/the-data-that-changed-the-direction-of-ai-research-and-possibly-the-world/|titolo=The data that transformed AI research—and possibly the world|autore=Dave Gershgorn|data=26 Luglio 2017|sito=Quartz|editore=Atlantic Media Co. |accesso=26 Luglio 2017|lingua=en}}</ref> Tra i ricercatori coinvolti figura [[Fei-Fei Li]], docente di informatica all'[[Università di Stanford]].<ref>{{cita web|autore=Fei-Fei Li|titolo=How we're teaching computers to understand pictures|url=https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en|accesso=16 December 2018|lingua=en}}</ref> Nel progetto ImageNet il processo di annotazione è svolto in [[crowdsourcing]]<ref
{{Cita conferenza
|nome =Jia
|cognome = Deng
|nome2 = Wei
|cognome2 = Dong
|nome3 = Richard
|cognome3 = Socher
|nome4 = Li-Jia
|cognome4 = Li
|nome5 = Kai
|cognome6 = Li
|nome6=Li
|cognome6 = Fei-Fei
|titolo = ImageNet: A large-scale hierarchical image database
|data = 20-25 Giugno 2009
|conferenza = 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
|organizzazione = IEEE
|editore = IEEE
|città = Miami
|pp = 248-255
|DOI = 10.1109/CVPR.2009.5206848
|url = https://ieeexplore.ieee.org/document/5206848
|lingua = en
}}
</ref><ref ="lastampa">{{cita news|url=https://www.lastampa.it/2012/11/23/tecnologia/imagenet-la-nuova-via-per-trovare-immagini-sul-web-gKvMeTojkHRP7fvbIZoFtI/pagina.html|lingua=it|autore=Claudio Leonardi|titolo=ImageNet, la nuova via per trovare immagini sul web|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20121129084900/https://www.lastampa.it/2012/11/23/tecnologia/imagenet-la-nuova-via-per-trovare-immagini-sul-web-gKvMeTojkHRP7fvbIZoFtI/pagina.html|data=23 Novembre 2012|pubblicazione=[[La Stampa]]}}</ref>: in partciolare nel corso del 2012 ImageNet è stato il maggior utilizzatore a livello accademico del servizio [[Amazon Mechanical Turk|Mechanical Turk]] di Amazon.<ref name="nytimes 2012"/> Nell'annotazione a livello di immagine viene richiesto di indicare la presenzo o l'assenza di categorie di oggetti, ad esempio "''ci sono tigri in questa immagine''" oppure "''non ci sono tigri in questa immagine''". Nelle annotazioni a livello di singolo oggetto, viene indicata la [[bounding box]] intorno alla parte visibile dello stesso.
== Importanza nel campo dell'apprendimento profondo ==
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