ImageNet 是计算机视觉领域最重要的公开数据集之一，包含超过 1400万张 高清图片，涵盖 2万多个类别。它由斯坦福大学团队开发，广泛用于深度学习模型训练和评估。
📚 核心特点
- 大规模标注：每张图片均配有详细的类别标签，支持图像分类、目标检测等任务
- 多领域覆盖：从自然场景到人工制品，涵盖动物、植物、交通工具等现实对象
- 高质量图像：所有图片均经过人工审核，确保清晰度和类别准确性
- 开源工具支持：提供配套的训练框架和评估工具，便于科研和开发
🤖 应用场景
| 应用领域 | 示例 |
|---|---|
| 图像分类 | 使用预训练模型进行零样本识别 |
| 目标检测 | 用于训练YOLO、R-CNN等算法 |
| 语义分割 | 支持像素级图像分析 |
| 研究基准 | 学术论文常用评估标准 |