b'\n_START_ARTICLE_\nImageNet\n_START_SECTION_\nIl dataset\n_START_PARAGRAPH_\nIl database \xc3\xa8 stato presentato per la prima volta nel 2009 in Florida, nell\'ambito della CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), da un gruppo di ricercatori afferenti al dipartimento di informatica dell\'Universit\xc3\xa0 di Princeton. Tra i ricercatori coinvolti figura Fei-Fei Li, docente di informatica all\'Universit\xc3\xa0 di Stanford. Nel progetto ImageNet il processo di annotazione \xc3\xa8 svolto in crowdsourcing: in particolare nel corso del 2012 ImageNet \xc3\xa8 stato il maggior utilizzatore a livello accademico del servizio Mechanical Turk di Amazon. Nell\'annotazione a livello di immagine viene richiesto di indicare la presenzo o l\'assenza di categorie di oggetti, ad esempio  "ci sono tigri in questa immagine" oppure "non ci sono tigri in questa immagine". Nelle annotazioni a livello di singolo oggetto, viene indicata la bounding box intorno alla parte visibile dello stesso.\n_START_SECTION_\nImportanza nel campo dell\'apprendimento profondo\n_START_PARAGRAPH_\nIl 30 settembre 2012, nell\'ambito dell\'annuale competizione ILSVRC, utilizzando una rete neurale convoluzionale denominata AlexNet, \xc3\xa8 stato ottenuto un tasso di errore del 15,3%, con un distacco maggiore di 10,8 punti percentuali sul secondo classificato. Tale risultato \xc3\xa8 stato reso possibile dall\'impiego di GPU nella fase di addestramento della rete: l\'impiego di GPU si \xc3\xa8 rivelato un ingrediente essenziale nella rivoluzione dell\'apprendimento profondo (in inglese deep learning). Secondo il The Economist, a seguito di tale evento \xc3\xa8 nato un improvviso interesse verso l\'intelligenza artificiale, non solo all\'interno delle comunit\xc3\xa0 di ricerca, ma nell\'intero settore della tecnologia._NEWLINE_In occasione del concorso promosso da ImageNet nel 2015, AlexNet \xc3\xa8 stata superata da una rete neurale convoluzionale molto profonda proposta da Microsoft, costituita da oltre 100 livelli.\n_START_SECTION_\nL\'ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)\n_START_PARAGRAPH_\nLa competizione ILSVRC \xc3\xa8 nata seguendo le orme della PASCAL VOC, altra competizione sul riconoscimento di oggetti indetta nel 2005, dove tuttavia veniva preso in considerazione un dataset costituito da appena 20.000 immagini su 20 classi di oggetti. A partire dal 2010 la ricercatrice Fei-Fei Li, tra i principali esponenti del progetto ImageNet, propose al team di PASCAL VOC di avviare una collaborazione: i team di ricerca avrebbero valutato le prestazioni dei loro algoritmi su un determinato insieme di dati, gareggiando su chi avesse ottenuto i migliori risultati in diverse gare basate sul riconoscimento di oggetti._NEWLINE_Da questa collaborazione \xc3\xa8 scaturita la competizione annuale nota oggi come ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Nelle diverse edizioni dell\'ILSVRC viene impiegato un sottoinsieme di ImageNet, con sole 1000 categorie di immagini, incluse 90 delle 120 razze canine classificate nel dataset completo. A partire dal 2010 si \xc3\xa8 verificato un significativo progresso nei risultati. Se nel 2011 un buon tasso di errore nella classificazione era intorno al 25%, nell\'edizione della competizione del 2012, una rete neurale convoluzionale chiamata AlexNet ottenne un tasso di errore del 15,3%; nei due anni successivi il tasso di errore \xc3\xa8 sceso a qualche punto percentuale. Tali miglioramenti hanno contribuito a destare un forte interesse verso l\'intelligenza artificiliale a livello industriale. Nel 2015 un team di ricercatori della Microsoft ha proposto una CNN capace di ottenere un tasso di errore talmente basso da superare le capacit\xc3\xa0 umane (entro i limiti dei compiti previsti per la ILSVRC), stimate intorno al 4%. Tuttavia, come ha puntualizzato Olga Russakovsky, tra le organizzatrici della competizione, i software si limitano ad identificare gli oggetti contenuti in un\'immagine tra poche migliaia di categorie, mentre un essere umano ha la capacit\xc3\xa0 di riconoscere un oggetto tra un numero notevolmente maggiore di categorie e pu\xc3\xb2, a differenza dei software, contestualizzare un\'immagine.'