用語比較
ImageNetとILSVRCの違い（データセットとコンペティション）
ImageNetとILSVRCは、G検定の大項目2「人工知能をめぐる動向」の第三次AIブームの説明で並んで出てくる語です。公式シラバスのキーワードに載っているのはILSVRCで、設問ではImageNetと混同させる選択肢が作られます。
ImageNetは大量の画像にラベルを付けたデータセットで、ILSVRCはその一部を使って画像認識の精度を競う年次のコンペティションです。AlexNetの論文は、ILSVRC-2012で誤り率15.3%を出して優勝し、2位は26.2%だったと報告しています。
このページは、ImageNetとILSVRCを同じものとして覚えている人や、AlexNetの話がどちらの語に結びつくのか迷う人を対象にしています。見るのは、設問が「データ」を指しているのか「競う場」を指しているのかです。
この記事の根拠と出典
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結論
ImageNet
ラベル付きの高解像度画像を集めたデータセット。AlexNetの論文は、1,500万枚を超える画像、2万2,000を超えるカテゴリからなると説明しています。
ILSVRC
ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeの略。大規模な物体検出と画像分類のアルゴリズムを評価するコンペティションで、ImageNetの一部（1,000カテゴリ）を使います。
違いを表で確認
| 比較軸 | ImageNet | ILSVRC |
|---|---|---|
| 何を指すか | ラベル付きの画像を集めたデータセット | そのデータの一部を使って、画像認識の精度を競うコンペティション |
| 規模 | 1,500万枚を超える画像、2万2,000を超えるカテゴリ（AlexNetの論文の説明） | 約1,000カテゴリ、訓練画像は約120万枚、検証用5万枚、テスト用15万枚（同論文の説明） |
| 開催・公開のされ方 | ILSVRCの訓練・評価に使うデータの元になっている | 2010年から毎年開催され、年ごとに対応するワークショップで結果が発表された |
| G検定のシラバス | シラバスのキーワードとしては挙がっていない | 大項目2「AIブームと機械学習の発展」のキーワードに挙がっている |
| 第三次AIブームとの関係 | AlexNetが学習と評価に使った画像データの元 | 2012年にAlexNetが誤り率15.3%（2位は26.2%）で優勝し、深層学習が注目された場 |
| 試験での手掛かり | 「データセット」「ラベル付き画像」「カテゴリ数」 | 「コンペティション」「優勝」「誤り率」「毎年開催」 |
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試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
どこで迷っているかを切り分ける
ImageNetとILSVRCを同じ語だと思っている人
ImageNetはデータそのもの、ILSVRCはそのデータの一部を使う競技会です。話題がデータなのか大会なのかで区別します。
AlexNetの優勝がいつの大会か思い出せない人
AlexNetの論文は、ILSVRC-2012の競技に出場して、誤り率15.3%で優勝したと述べています。2位は26.2%でした。
ILSVRCの結果をその年の1回きりの話だと思っている人
ILSVRCは2010年から毎年開催されました。ResNetの論文は、ILSVRC 2015の分類タスクで1位になったと報告しています。
具体例で使い分ける
例 1
大量のラベル付き画像を集めたもの
設問文に、1,000万枚を超える画像に正解のカテゴリが付けられた大規模なデータ、とある場面です。
- データの集まりを指しています。
- 競技や順位の話は出ていません。
結論: データセットの説明なので、ImageNetです。
例 2
画像認識の精度を毎年競う
設問文に、画像認識の精度を競う国際的な大会で、ディープラーニングを使った手法が従来の手法を大きく上回った、とある場面です。
- 競う場を指しています。
- AlexNetの優勝が、第三次AIブームの転機として語られる場面です。
結論: コンペティションの説明なので、ILSVRCです。
例 3
誤り率15.3%で優勝
設問文に、2012年の大会でトップ5の誤り率が15.3%となり、2位の26.2%を大きく引き離した、とある場面です。
- 大会での順位と誤り率の話です。
- この結果を出したモデルは、畳み込み層5層と全結合層3層で構成されたAlexNetです。
結論: ILSVRC-2012でのAlexNetの結果です。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
語が指す対象を見る
データの集まりを指すならImageNet、競技会を指すならILSVRCです。
- 2
手がかり語を探す
「ラベル付き画像」「カテゴリ数」ならImageNet、「優勝」「誤り率」「毎年」ならILSVRCです。
- 3
結果を出したモデルを確認する
ILSVRCの結果として問われるのは、2012年のAlexNetが代表です。モデルの構成は、用語集のAlexNetで確認します。
- 4
数字は大会とデータで分ける
1,000カテゴリ・約120万枚は大会で使うデータ、2万2,000カテゴリ・1,500万枚はImageNet全体の説明です。
試験での見分け方
- 1ラベル付き画像のデータの集まりならImageNet。
- 2画像認識の精度を競う年次のコンペティションならILSVRC。
- 3ILSVRCは、ImageNetの一部（1,000カテゴリ）を使う。
- 42012年はAlexNetが誤り率15.3%で優勝し、2位は26.2%だった。
- 5G検定のシラバスのキーワードはILSVRC。
誤答しやすい選択肢
ILSVRCをデータセットの名前だと考える
修正: ILSVRCはコンペティションの名前です。データセットはImageNetで、ILSVRCはその一部を使って競います。
ImageNetの規模をILSVRCの規模と同じに考える
修正: AlexNetの論文は、ImageNet全体を1,500万枚超・2万2,000カテゴリ超、ILSVRCを約1,000カテゴリ・訓練画像約120万枚と区別して説明しています。
ILSVRCが2012年だけの大会だと考える
修正: ILSVRCは2010年から毎年開催され、ILSVRC 2015ではResNetが分類タスクで1位になっています。AlexNetの優勝は、その中の2012年の結果です。
確認問題
Q1画像認識の精度を競う国際的なコンペティションは？
答え: ILSVRC
ImageNetの一部を使って、物体検出や画像分類のアルゴリズムを評価します。
Q2ILSVRC-2012で、AlexNetの論文が報告したトップ5の誤り率は？
答え: 15.3%（2位は26.2%）
AlexNetの論文は、ILSVRC-2012の競技で優勝した誤り率を15.3%と述べています。
Q3ラベル付きの高解像度画像を大量に集めたデータセットは？
答え: ImageNet
AlexNetの論文は、1,500万枚を超える画像、2万2,000を超えるカテゴリと説明しています。
到達チェック
- ImageNetをデータセット、ILSVRCをコンペティションとして説明できる
- ILSVRCがImageNetの一部（1,000カテゴリ）を使うと説明できる
- ILSVRC-2012でAlexNetが優勝した結果を説明できる
- 「データ」と「競う場」の手がかり語を読み分けられる
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よくある質問
QImageNetとILSVRCは何が違う？
ImageNetは画像のデータセットで、ILSVRCはその一部を使って画像認識の精度を競うコンペティションです。
QILSVRCは何の略？
ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeの略です。
QILSVRCではどんな課題を競う？
大規模な物体検出と画像分類のアルゴリズムを評価します。ILSVRC 2012〜2017の画像分類・位置特定の課題が最もよく使われています。
QAlexNetはILSVRCで何位だった？
ILSVRC-2012で1位です。論文は、トップ5の誤り率15.3%に対して、2位は26.2%だったと報告しています。
QG検定でILSVRCはどの分野で出る？
公式シラバスの大項目2「人工知能をめぐる動向」の、AIブームと機械学習の発展のキーワードに挙がっています。
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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）