ILSVRC-ImageNet历年竞赛冠军

ImageNet

是一个超过15 million的图像数据集，大约有22,000类。
是由李飞飞团队从2007年开始，耗费大量人力，通过各种方式（网络抓取，人工标注，亚马逊众包平台）收集制作而成，它作为论文在CVPR-2009发布。当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法。
深度学习发展起来有几个关键的因素，一个就是庞大的数据（比如说ImageNet），一个是GPU的出现。（还有更优的深度模型，更好的优化算法，可以说数据和GPU推动了这些的产生，这些产生继续推动深度学习的发展）。

ILSVRC

是一个比赛，全称是ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge，平常说的ImageNet比赛指的是这个比赛。
使用的数据集是ImageNet数据集的一个子集，一般说的ImageNet（数据集）实际上指的是ImageNet的这个子集，总共有1000类，每类大约有1000张图像。具体地，有大约1.2 million的训练集，5万验证集，15万测试集。

ILSVRC从2010年开始举办，到2017年是最后一届（在算法层面已经刷过拟合了，再比下去意义不是很大了）。ILSVRC-2012的数据集被用在2012-2014年的挑战赛中（VGG论文中提到）。ILSVRC-2010是唯一提供了test set的一年。
ImageNet可能是指整个数据集（15 million），也可能指比赛用的那个子集（1000类，大约每类1000张），也可能指ILSVRC这个比赛。需要根据语境自行判断。
12-15年期间在ImageNet比赛上提出了一些经典网络，比如AlexNet，ZFNet，OverFeat，VGG，Inception，ResNet。
16年之后也有一些经典网络，比如WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet。

2012年

AlexNet是2012年Image