Explosionen av bilddata på Internet har potential att främja mer sofistikerade och robusta modeller och algoritmer för att indexera, hämta, organisera och interagera med bilder och multimediadata. Men exakt hur sådana data kan utnyttjas och organiseras är fortfarande ett kritiskt problem. Vi introducerar här en ny databas som kallas "ImageNet", en storskalig ontologi av bilder som bygger på ryggraden i WordNet struktur. ImageNet syftar till att befolka majoriteten av de 80 000 synset av WordNet med ett genomsnitt av 500-1000 rena och full upplösning bilder. Detta kommer att resultera i tiotals miljoner kommenterade bilder organiserade av den semantiska hierarkin av WordNet. Detta papper erbjuder en detaljerad analys av ImageNet i dess nuvarande tillstånd: 12 delträd med 5247 synset och 3,2 miljoner bilder totalt. Vi visar att ImageNet är mycket större i skala och mångfald och mycket mer exakt än de nuvarande bilddataset. Att bygga en sådan stor databas är en utmanande uppgift. Vi beskriver datainsamlingen med Amazon Mechanical Turk. Slutligen illustrerar vi användbarheten av ImageNet genom tre enkla applikationer i objektigenkänning, bildklassificering och automatisk objektklustring. Vi hoppas att skala, noggrannhet, mångfald och hierarkisk struktur av ImageNet kan erbjuda oöverträffade möjligheter för forskare i datorseende samhället och bortom.
ImageNet REF är en ny storskalig hierarkisk databas av bilder.
ImageNet: A large-scale hierarchical image database
{'venue': '2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}