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<!DOCTYPE html>

<title>ImageNet</title>

</head>

<h1 id="firstHeading" class="firstHeading mw-first-heading"><span class="mw-page-title-main">ImageNet</span></h1>

</header>

</div>

<div id="mw-content-text" class="mw-body-content mw-content-ltr" lang="fr" dir="ltr"><div class="mw-content-ltr mw-parser-output" lang="fr" dir="ltr"><div class="infobox_v3 infobox infobox--frwiki noarchive large"><div class="entete" style="background-color:#459966;color:#FFFFFF"><div>ImageNet</div></div><table><caption style="color:#FFFFFF;text-align:center;background-color:#459966">Typologie</caption><tbody><tr class=""><th scope="row">Producteur</th><td class=""><div>

ImageNet</div></td></tr><tr class=""><th scope="row">Décrit par</th><td class=""><div>

<span class="wd_p1343">ImageNet: A large-scale hierarchical image database <small>(<a href="https://www.wikidata.org/wiki/Q37043902" class="extiw external" title="d:Q37043902"><span class="indicateur-langue" title="Voir l'élément Wikidata correspondant">d</span></a>)</small></span></div></td></tr></tbody></table><table><caption style="color:#FFFFFF;text-align:center;background-color:#459966">Diffusion</caption><tbody><tr class=""><th scope="row">Licence</th><td class=""><div>

BSD-3-Clause</div></td></tr><tr class=""><th scope="row">Site web</th><td class=""><div>

<span class="wd_p856"><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.image-net.org/">www.image-net.org</a></span></div></td></tr></tbody></table></div>

<p><b>ImageNet</b> est une <a href="Base_de_donn%C3%A9es" title="Base de données">base de données</a> d'images annotées produit par l'organisation du même nom, à destination des travaux de recherche en <a href="Vision_par_ordinateur" title="Vision par ordinateur">vision par ordinateur</a>.

</p><p>En 2016, plus de dix millions d'<a href="Uniform_Resource_Locator" title="Uniform Resource Locator">URLs</a> ont été annotées à la main pour indiquer quels objets sont représentés dans l'image ; plus d'un million d'images bénéficient en plus de boîtes englobantes autour des objets. La base de données d'annotations sur des URL d'images tierces est disponible librement, ImageNet ne possédant cependant pas les images elles-mêmes.

</p><p>De 2010 à 2017, le projet ImageNet a organisé un concours annuel : ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), ou « Compétition ImageNet de Reconnaissance Visuelle à Grande Échelle ». Elle consistait en une compétition logicielle dont le but était de détecter et classifier précisément des objets et des scènes dans les images naturelles.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Historique">Historique</h2></div>

<p>La chercheuse <a href="Fei-Fei_Li" title="Fei-Fei Li">Fei-Fei Li</a> a commencé a travailler sur l'idée du dataset ImageNet en 2006. Alors que les chercheurs travaillent à améliorer les modèles et les algorithmes, Li décide d'augmenter et d'améliorer les données disponibles pour entraîner les algorithmes d'apprentissage automatique<sup id="cite_ref-WiredQuest_1-0" class="reference"><a href="#cite_note-WiredQuest-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. En 2007, Fei-Fei Li rencontre Christiane Fellbaum <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Christiane_Fellbaum" class="extiw external" title="en:Christiane Fellbaum"><span class="indicateur-langue" title="Article en anglais : « Christiane Fellbaum »">(en)</span></a>, professeure à <a href="Universit%C3%A9_de_Princeton" title="Université de Princeton">l'Université de Princeton</a> et une des créatrices de <a href="WordNet" title="WordNet">WordNet</a> pour discuter du projet.

À la suite de cette rencontre, Li construit ImageNet à partir de la base lexicale <a href="WordNet" title="WordNet">WordNet</a>, en ré-utilisant plusieurs de ses caractéristiques<sup id="cite_ref-Gershgorn_2-0" class="reference"><a href="#cite_note-Gershgorn-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.

</p><p>La base de données ImageNet a été présentée pour la première fois lors des sessions de présentation de posters en 2009 à la <a href="Conference_on_Computer_Vision_and_Pattern_Recognition" title="Conference on Computer Vision and Pattern Recognition">Conférence sur la Vision par Ordinateur et Reconnaissance de formes</a> (CVPR) en Floride, par des chercheurs du département d'Informatique à <a href="Universit%C3%A9_de_Princeton" title="Université de Princeton">l'Université de Princeton</a><sup id="cite_ref-Gershgorn_2-1" class="reference"><a href="#cite_note-Gershgorn-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup class="reference cite_virgule">,</sup><sup id="cite_ref-3" class="reference"><a href="#cite_note-3"><span class="cite-bracket">[</span>3<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Le_jeu_de_données"><span id="Le_jeu_de_donn.C3.A9es"></span>Le jeu de données</h2></div>

<p>ImageNet utilise la <a href="Production_participative" title="Production participative">production participative</a> dans son processus d'annotation. L'annotation à l'échelle de l'image indique la présence ou l'absence d'une classe d'objet dans celle-ci, par exemple « il y a des tigres dans cette image » ou « il n'y a pas de tigres dans cette image ». Pour l'annotation d'objets, il s'agit de fournir une boîte englobante autour de l'objet ou de sa partie visible. ImageNet utilise une variante de la structure <a href="WordNet" title="WordNet">WordNet</a> de catégorisation d'objets, augmentée de 120 catégories de races de chiens, afin de présenter la classification sémantique fine<sup id="cite_ref-ILJVRC-2015_4-0" class="reference"><a href="#cite_note-ILJVRC-2015-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.

</p><p>Le <a href="Jeu_de_donn%C3%A9es" title="Jeu de données">jeu de données</a> ImageNet le plus utilisé, ILSVRC 2012-2017, est composé d'environ 1.5 million d'images, réparties en environ 90 % d'images d'entraînement, 3 % de validation et 7 % de test<sup id="cite_ref-5" class="reference"><a href="#cite_note-5"><span class="cite-bracket">[</span>5<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="La_compétition_ILSVRC"><span id="La_comp.C3.A9tition_ILSVRC"></span>La compétition ILSVRC</h2></div>

<p>Lancée en <a href="2010" title="2010">2010</a>, ILSVRC est une compétition annuelle où des équipes de recherche évaluent leurs algorithmes de traitement d'images sur le jeu de données ImageNet (un jeu de validation non accessible). Elles concourent pour la meilleure précision sur plusieurs tâches de <a href="Vision_par_ordinateur" title="Vision par ordinateur">vision par ordinateur</a>.

</p><p>L'ILSVRC s'inspire du challenge à plus petite échelle PASCAL VOC (créé en 2005 et qui ne contient qu'environ 20 000 images et une vingtaine de classes d'objets.

</p><p>Les <a href="Ann%C3%A9es_2010" title="Années 2010">années 2010</a> ont vu des progrès spectaculaires dans le domaine du <a href="Traitement_d'images" title="Traitement d'images">traitement d'images</a>.

En <a href="2011" title="2011">2011</a>, les plus faibles taux d'erreur de classification de la compétition ILSVRC étaient d'environ 25 %.

En <a href="2012" title="2012">2012</a>, l'<a href="Apprentissage_profond" title="Apprentissage profond">apprentissage profond</a> permet de faire baisser ce record à 16 %, et les deux années suivantes ce taux tombe à quelques pourcents<sup id="cite_ref-6" class="reference"><a href="#cite_note-6"><span class="cite-bracket">[</span>6<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. En <a href="2015" title="2015">2015</a>, les chercheurs<sup class="need_ref_tag" style="padding-left:2px;">[Qui ?]</sup> estiment que les algorithmes dépasseront bientôt les performances des humains sur les tâches du challenge ILSVRC<sup id="cite_ref-7" class="reference"><a href="#cite_note-7"><span class="cite-bracket">[</span>7<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Cependant, comme l'un des organisateurs du défi, Olga Russakovsky, l'a souligné en 2015, les algorithmes en compétition n'ont qu'à discriminer un nombre de classes de l'ordre du millier, alors que les humains peuvent en discriminer bien plus. De plus, l'opérateur humain peut comprendre facilement le contexte d'une image, ce qui n'est pas le cas des solutions automatisées<sup id="cite_ref-8" class="reference"><a href="#cite_note-8"><span class="cite-bracket">[</span>8<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.

</p><p>En 2014, plus de cinquante institutions ont participé à la compétition ILSVRC.

</p><p>En 2015, des scientifiques de <a href="Baidu" title="Baidu">Baidu</a> ont été bannis un an pour l'utilisation de comptes multiples afin de dépasser très largement la valeur limite de deux soumissions par semaine<sup id="cite_ref-9" class="reference"><a href="#cite_note-9"><span class="cite-bracket">[</span>9<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup class="reference cite_virgule">,</sup><sup id="cite_ref-10" class="reference"><a href="#cite_note-10"><span class="cite-bracket">[</span>10<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>. Baidu a déclaré plus tard que le chef de l'équipe impliquée a été destitué et qu'il mettrait en place un groupe de conseil scientifique<sup id="cite_ref-11" class="reference"><a href="#cite_note-11"><span class="cite-bracket">[</span>11<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>.

</p><p>La dernière édition du défi ILSRVC eut lieu en 2017<sup id="cite_ref-12" class="reference"><a href="#cite_note-12"><span class="cite-bracket">[</span>12<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> mais le jeu de données continue à être utilisé dans de nombreux projets, comme principal <a href="Test_de_performance" title="Test de performance">benchmark</a> des algorithmes développés<sup id="cite_ref-13" class="reference"><a href="#cite_note-13"><span class="cite-bracket">[</span>13<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> ou encore comme exemple des biais dans les données utilisées en apprentissage automatique<sup class="need_ref_tag" style="padding-left:2px;"><span title="Ce passage nécessite une référence (demandé le février 2025) ; voir l'aide.">[réf. nécessaire]</span></sup>.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Notes_et_références"><span id="Notes_et_r.C3.A9f.C3.A9rences"></span>Notes et références</h2></div>

<ul><li><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé <span class="">« <a class="external text" href="https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet?oldid=792484428">ImageNet</a> » <small>(<a class="external text" href="https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet?action=history">voir la liste des auteurs</a>)</small></span>.</li></ul>

<li id="cite_note-WiredQuest-1"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-WiredQuest_1-0">↑</a> </span><span class="reference-text"><span class="ouvrage" id="Hempel2018"><span class="ouvrage" id="Jesse_Hempel2018">Jesse <span class="nom_auteur">Hempel</span>, « <cite style="font-style:normal">Fei-Fei Li's Quest to Make AI Better for Humanity</cite> », <i>Wired</i>,‎ <time class="nowrap" datetime="2018-11-13" data-sort-value="2018-11-13">13 novembre 2018</time> <small style="line-height:1em;">(<a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.wired.com/story/fei-fei-li-artificial-intelligence-humanity/">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2019-05-05" data-sort-value="2019-05-05">5 mai 2019</time>)</small><span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Fei-Fei+Li%27s+Quest+to+Make+AI+Better+for+Humanity&rft.jtitle=Wired&rft.aulast=Hempel&rft.aufirst=Jesse&rft.date=2018-11-13&rft_id=https%3A%2F%2Fwww.wired.com%2Fstory%2Ffei-fei-li-artificial-intelligence-humanity%2F&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AImageNet"></span></span></span>.</span>

</li>

<li id="cite_note-Gershgorn-2"><span class="reference-text"><span class="ouvrage" id="Gershgorn2017"><span class="ouvrage" id="Dave_Gershgorn2017"><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Dave <span class="nom_auteur">Gershgorn</span>, « <a rel="nofollow" class="external text" href="https://qz.com/1034972/the-data-that-changed-the-direction-of-ai-research-and-possibly-the-world/"><cite style="font-style:normal;" lang="en">The data that transformed AI research—and possibly the world</cite></a> », sur <span class="italique">Quartz</span>, Atlantic Media Co., <time class="nowrap" datetime="2017-07-26" data-sort-value="2017-07-26">26 juillet 2017</time> <small style="line-height:1em;">(consulté le <time class="nowrap" datetime="2017-07-26" data-sort-value="2017-07-26">26 juillet 2017</time>)</small></span></span>.</span>

</li>

<li id="cite_note-3"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-3">↑</a> </span><span class="reference-text"><span class="ouvrage" id="DengDongSocherLi2009"><span class="ouvrage" id="Jia_DengWei_DongRichard_SocherLi-Jia_Li2009">Jia <span class="nom_auteur">Deng</span>, Wei <span class="nom_auteur">Dong</span>, Richard <span class="nom_auteur">Socher</span>, Li-Jia <span class="nom_auteur">Li</span>, Kai <span class="nom_auteur">Li</span> et Li <span class="nom_auteur">Fei-Fei</span>, <cite class="italique">2009 conference on Computer Vision and Pattern Recognition</cite>, <time>2009</time><span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=2009+conference+on+Computer+Vision+and+Pattern+Recognition&rft.aulast=Deng&rft.aufirst=Jia&rft.au=Dong%2C+Wei&rft.au=Socher%2C+Richard&rft.au=Li%2C+Li-Jia&rft.au=Li%2C+Kai&rft.au=Fei-Fei%2C+Li&rft.date=2009&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AImageNet"></span></span></span>.</span>

</li>

<li id="cite_note-ILJVRC-2015-4"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-ILJVRC-2015_4-0">↑</a> </span><span class="reference-text">Olga Russakovsky*, Jia Deng*, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael Bernstein, Alexander C. Berg and Li Fei-Fei. (* = equal contribution) ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. </span>

</li>

<li id="cite_note-5"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-5">↑</a> </span><span class="reference-text"><span class="ouvrage">« <a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.image-net.org/download.php"><cite style="font-style:normal;">ImageNet</cite></a> », sur <span class="italique">www.image-net.org</span> <small style="line-height:1em;">(consulté le <time class="nowrap" datetime="2021-08-06" data-sort-value="2021-08-06">6 août 2021</time>)</small></span>.</span>

</li>

<li id="cite_note-6"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-6">↑</a> </span><span class="reference-text"><span class="ouvrage" id="Robbins2016"><span class="ouvrage" id="Martin_Robbins2016"><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Martin <span class="nom_auteur">Robbins</span>, « <cite style="font-style:normal" lang="en">Does an AI need to make love to Rembrandt's girlfriend to make art?</cite> », <i><span class="lang-en" lang="en">The Guardian</span></i>,‎ <time class="nowrap" datetime="2016-05-06" data-sort-value="2016-05-06">6 mai 2016</time> <small style="line-height:1em;">(<a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.theguardian.com/science/2016/may/06/does-an-ai-need-to-make-love-to-rembrandts-girlfriend-to-make-art">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2016-06-22" data-sort-value="2016-06-22">22 juin 2016</time>)</small><span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Does+an+AI+need+to+make+love+to+Rembrandt%27s+girlfriend+to+make+art%3F&rft.jtitle=The+Guardian&rft.aulast=Robbins&rft.aufirst=Martin&rft.date=2016-05-06&rft_id=https%3A%2F%2Fwww.theguardian.com%2Fscience%2F2016%2Fmay%2F06%2Fdoes-an-ai-need-to-make-love-to-rembrandts-girlfriend-to-make-art&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AImageNet"></span></span></span>.</span>

</li>

<li id="cite_note-7"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-7">↑</a> </span><span class="reference-text"><span class="ouvrage" id="Markoff2015"><span class="ouvrage" id="John_Markoff2015"><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> John <span class="nom_auteur">Markoff</span>, « <cite style="font-style:normal" lang="en">A Learning Advance in Artificial Intelligence Rivals Human Abilities</cite> », <i><span class="lang-en" lang="en">The New York Times</span></i>,‎ <time class="nowrap" datetime="2015-12-10" data-sort-value="2015-12-10">10 décembre 2015</time> <small style="line-height:1em;">(<a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.nytimes.com/2015/12/11/science/an-advance-in-artificial-intelligence-rivals-human-vision-abilities.html">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2016-06-22" data-sort-value="2016-06-22">22 juin 2016</time>)</small><span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=A+Learning+Advance+in+Artificial+Intelligence+Rivals+Human+Abilities&rft.jtitle=The+New+York+Times&rft.aulast=Markoff&rft.aufirst=John&rft.date=2015-12-10&rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2015%2F12%2F11%2Fscience%2Fan-advance-in-artificial-intelligence-rivals-human-vision-abilities.html&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AImageNet"></span></span></span>.</span>

</li>

<li id="cite_note-8"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-8">↑</a> </span><span class="reference-text"><span class="ouvrage" id="Aron2015"><span class="ouvrage" id="Jacob_Aron2015"><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Jacob <span class="nom_auteur">Aron</span>, « <cite style="font-style:normal" lang="en">Forget the Turing test – there are better ways of judging AI</cite> », <i><span class="lang-en" lang="en">New Scientist</span></i>,‎ <time class="nowrap" datetime="2015-09-21" data-sort-value="2015-09-21">21 septembre 2015</time> <small style="line-height:1em;">(<a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.newscientist.com/article/dn28206-forget-the-turing-test-there-are-better-ways-of-judging-ai/">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2016-06-22" data-sort-value="2016-06-22">22 juin 2016</time>)</small><span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Forget+the+Turing+test+%E2%80%93+there+are+better+ways+of+judging+AI&rft.jtitle=New+Scientist&rft.aulast=Aron&rft.aufirst=Jacob&rft.date=2015-09-21&rft_id=https%3A%2F%2Fwww.newscientist.com%2Farticle%2Fdn28206-forget-the-turing-test-there-are-better-ways-of-judging-ai%2F&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AImageNet"></span></span></span>.</span>

</li>

<li id="cite_note-9"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-9">↑</a> </span><span class="reference-text"><span class="ouvrage" id="Markoff2015"><span class="ouvrage" id="John_Markoff2015"><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> John <span class="nom_auteur">Markoff</span>, « <cite style="font-style:normal" lang="en">Computer Scientists Are Astir After Baidu Team Is Barred From A.I. Competition</cite> », <i><span class="lang-en" lang="en">The New York Times</span></i>,‎ <time class="nowrap" datetime="2015-06-03" data-sort-value="2015-06-03">3 juin 2015</time> <small style="line-height:1em;">(<a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.nytimes.com/2015/06/04/technology/computer-scientists-are-astir-after-baidu-team-is-barred-from-ai-competition.html">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2016-06-22" data-sort-value="2016-06-22">22 juin 2016</time>)</small><span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Computer+Scientists+Are+Astir+After+Baidu+Team+Is+Barred+From+A.I.+Competition&rft.jtitle=The+New+York+Times&rft.aulast=Markoff&rft.aufirst=John&rft.date=2015-06-03&rft_id=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2015%2F06%2F04%2Ftechnology%2Fcomputer-scientists-are-astir-after-baidu-team-is-barred-from-ai-competition.html&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AImageNet"></span></span></span>.</span>

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<li id="cite_note-10"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-10">↑</a> </span><span class="reference-text"><span class="ouvrage" id="2015"><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> « <cite style="font-style:normal" lang="en">Chinese search giant Baidu disqualified from AI test</cite> », <i><span class="lang-en" lang="en">BBC News</span></i>,‎ <time class="nowrap" datetime="2015-06-14" data-sort-value="2015-06-14">14 juin 2015</time> <small style="line-height:1em;">(<a rel="nofollow" class="external text" href="https://www.bbc.com/news/technology-33005728">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2016-06-22" data-sort-value="2016-06-22">22 juin 2016</time>)</small><span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Chinese+search+giant+Baidu+disqualified+from+AI+test&rft.jtitle=BBC+News&rft.date=2015-06-14&rft_id=https%3A%2F%2Fwww.bbc.com%2Fnews%2Ftechnology-33005728&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AImageNet"></span></span>.</span>

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