Que signifie "ImageNet-1K"?

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ImageNet-1K est un gros dataset utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur. Il contient 1 000 catégories ou classes d'objets différents. Chaque classe a plein de photos, ce qui permet aux ordis d'apprendre à reconnaître et classer les images en fonction de ce qu'elles montrent.

Ce dataset est super utilisé pour tester l’efficacité de différents modèles de reconnaissance d’images. Par exemple, quand un nouveau modèle est créé, on le teste souvent sur le dataset ImageNet-1K pour voir à quel point il peut identifier avec précision les objets sur les images.

On mesure la performance sur ImageNet-1K en regardant combien d'images sont correctement identifiées. Un pourcentage plus élevé signifie un modèle qui déchire mieux. Ce référentiel aide les chercheurs à comprendre les avancées technologiques et à comparer différents modèles de manière standardisée.