ILSVRCとは

ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）は、2010年から2017年まで毎年開かれた画像認識のコンテストです。大規模な画像データセットImageNetの一部を使い、世界中の研究チームが認識の精度を競いました。

競った内容

中心となったのは画像分類部門です。1,000種類のカテゴリ、約120万枚の学習画像を使ってモデルを作り、新しい画像に何が写っているかを当てます。評価には主に、モデルが出した上位5つの候補に正解が入っていない割合（top-5誤り率）が使われました。ほかに、物体の位置を枠で示す部門や、画像の中にある対象カテゴリの物体をすべて見つける物体検出の部門もありました。

2012年の転換点

2012年、トロント大学のジェフリー・ヒントンらのチームが、畳み込みニューラルネットワーク（のちにAlexNetと呼ばれるモデル）で優勝しました。top-5誤り率は約16%（追加データを使った提出では15.3%）で、約26%だった2位のチームを大きく引き離しました。それまでの主流は、人間が設計した特徴量を使う方法でした。この結果をきっかけにディープラーニングへの注目が一気に高まり、第3次AIブームが本格化しました。

その後の推移

2013年には、参加チームの大多数がディープラーニングを使うようになりました。誤り率は年ごとに下がり、2014年にはGoogLeNetが約6.7%、2015年には残差学習を取り入れたResNetが3.57%を記録しました。ResNetの値は、訓練を積んだ注釈者が実際に分類して求めた人間の誤り率の推定値（5.1%）を下回ります。ILSVRCは2017年の大会を最後に終了しました。

覚え方

「2012年、ILSVRCでディープラーニングが大差の優勝」と、年号とセットで覚えます。