ImageNet在线图像辨识测试系统简介：
ImageNet
是由Google云端人工智慧暨机器学习首席科学家李飞飞与与普林斯顿大学教授李凯共同于2007年所发起的一个专案，是个开放给电脑视觉研究者使用的图像辨识测试数据库。
ImageNet 数据库含有近10万个同义词，其中八成为名词，以猫作为一个例子，ImageNet中有超过6万2千种，不同外观与不同姿势的猫咪，
并且横跨不同的种类。自2010年起，ImageNet每年举办全球性的电脑视觉比赛ILSVRC，针对图像分类、物体检测与物体辨识物体等领域进行评比，这比赛成为科技巨头与顶尖研究者展现自我实力的场域。
2012年，加拿大辛顿(Hinton)教授将深度学习应用到ImageNet，结果图样辨识错误率仅为15.4%，到2016年，大赛中冠军团队的图像辨识错误率已经达到约2.9%，已经远远超过人类的5.1%。而在语音辨识研究方面，也有一个常用的巨型语料数据库Switchboard，现在IBM
Watson已经可以将错误率降低到5.5%，而有经验的专业人员则可以低达4.0%。
网址入口：http://www.image-net.org/
