이미지넷(ImageNet) 이란?

안녕하세요 AI일잘러 오니입니다 🤖

오늘은 이미지넷에 대한 글을 작성해보았습니다 🖋

그럼 이미지넷에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다 👌🏻

 

 

The power of ImageNet lies not just in the vast amount of data it contains,
but in the insights it provides into the workings of deep learning models.
- Yann LeCun, Director of AI Research at Facebook

 

✔ 들어가며
  최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전은 딥러닝 알고리즘의 개발과 대규모 데이터 세트의 가용성으로 인해 급속도로 발전해 왔습니다. 컴퓨터 비전에서 가장 중요한 데이터 세트 중 하나는 이미지 분류 알고리즘을 테스트하기 위한 벤치마크가 된 이미지넷입니다. 이 글에서는 이미지넷이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 중요한지 자세히 살펴보겠습니다.

✔ 이미지넷이란 무엇인가요?
  ImageNet은 2009년에 만들어진 라벨이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트입니다. 20,000개 이상의 카테고리에 속하는 1,400만 개 이상의 이미지가 포함되어 있으며, 이는 동종 데이터 세트 중 가장 큰 규모입니다. ImageNet의 목표는 이미지 인식 알고리즘을 평가하고 컴퓨터 비전 분야를 발전시키기 위한 표준화된 벤치마크를 제공하는 것입니다.

✔ ImageNet은 어떻게 작동하나요?
  ImageNet 데이터 세트는 계층 구조의 카테고리로 구성되어 있습니다. 최상위 카테고리는 "동물", "식물", "차량"과 같이 광범위합니다. 이러한 각 카테고리는 다시 "새", "나무", "자동차"와 같은 하위 카테고리로 나뉩니다. 마지막으로 각 하위 카테고리에는 해당 카테고리에 레이블이 지정된 이미지 세트가 포함됩니다.

  데이터 세트의 품질을 보장하기 위해 ImageNet은 크라우드소싱 방식을 사용하여 이미지에 라벨을 붙입니다. 전 세계의 작업자에게 이미지에 라벨을 붙이도록 요청하고, 다른 작업자가 라벨의 정확성을 확인하기 위해 라벨을 검증합니다.

✔ ImageNet이 중요한 이유는 무엇인가요?
  ImageNet은 컴퓨터 비전 분야를 발전시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다. ImageNet이 만들어지기 전에는 연구자들이 알고리즘을 테스트하기 위해 자체 데이터 세트를 만들어야 했기 때문에 여러 연구 결과를 비교하기가 어려웠습니다. ImageNet을 통해 연구자들은 알고리즘을 평가하는 데 사용할 수 있는 표준화된 데이터 세트를 갖게 되어 기존 방법을 비교하고 개선하기가 더 쉬워졌습니다.

  또한 이미지넷은 딥러닝 알고리즘 개발에도 중요한 역할을 해왔습니다. 2012년 딥 러닝 알고리즘인 AlexNet은 ImageNet 데이터 세트에서 이전의 모든 방법을 능가하는 성능을 보여줌으로써 획기적인 발전을 이루었습니다. 이는 다른 딥러닝 알고리즘 개발의 길을 열었고 컴퓨터 비전 분야의 혁명을 촉발했습니다.

✔ ImageNet의 과제
  ImageNet은 컴퓨터 비전을 발전시키는 데 중요한 도구였지만, 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 과제가 남아 있습니다. 주요 과제 중 하나는 특정 카테고리에 대한 데이터 세트의 편향성입니다. 예를 들어, 개와 고양이의 이미지가 다른 동물보다 훨씬 많기 때문에 알고리즘이 이러한 범주에 편향될 수 있습니다.

  ImageNet의 또 다른 문제점은 데이터 세트의 난이도입니다. '새'나 '자동차'와 같은 일부 카테고리는 비교적 쉽게 인식할 수 있지만, '곰팡이'나 '지층'과 같은 카테고리는 훨씬 더 어려울 수 있습니다. 따라서 데이터 세트의 모든 카테고리를 정확하게 분류할 수 있는 알고리즘을 만들기가 어렵습니다.

✔ 마치며
이미지넷은 이미지 분류 알고리즘을 평가하기 위한 표준화된 벤치마크를 제공함으로써 컴퓨터 비전 연구자들에게 필수적인 리소스로 자리 잡았습니다. 1,400만 개 이상의 레이블이 지정된 이미지가 포함된 ImageNet은 동종 업계에서 가장 큰 데이터 세트이며 컴퓨터 비전 분야를 발전시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 하지만 데이터 세트의 편향성, 일부 카테고리의 난이도 등의 과제는 여전히 남아 있습니다. 그럼에도 불구하고 ImageNet은 컴퓨터 비전 연구자들에게 여전히 중요한 도구로 남아 있으며, 당분간은 계속 그렇게 될 것입니다.

❓ FAQ
1️⃣ ImageNet의 목표는 무엇인가요?
  ImageNet의 목표는 이미지 인식 알고리즘을 평가하고 컴퓨터 비전 분야를 발전시키기 위한 표준화된 벤치마크를 제공하는 것입니다.

 

2️⃣ ImageNet 데이터 세트는 어떻게 구성되나요?
  ImageNet 데이터 세트는 "동물", "차량"과 같은 최상위 카테고리와 "새", "자동차"와 같은 하위 카테고리가 있는 계층 구조의 카테고리로 구성되어 있습니다.

 

3️⃣ 이미지넷의 이미지에는 어떻게 레이블이 지정되나요?
  ImageNet의 이미지에는 전 세계의 작업자가 이미지에 라벨을 붙이고 다른 작업자가 라벨을 확인하여 정확성을 보장하는 크라우드소싱 방식을 사용하여 라벨을 붙입니다.

 

4️⃣ 컴퓨터 비전에서 ImageNet의 중요성은 무엇인가요?
  이미지넷은 이미지 인식 알고리즘을 평가하기 위한 표준화된 데이터 세트를 제공하고 딥러닝 알고리즘 개발을 촉발함으로써 컴퓨터 비전 분야를 발전시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다.

 

5️⃣ ImageNet의 과제는 무엇인가요?
  특정 카테고리에 대한 편향성, 데이터 세트의 모든 카테고리를 정확하게 분류하기 어렵다는 점 등이 ImageNet의 몇 가지 과제입니다.