ImageNet 是计算机视觉领域最著名的数据集之一，包含超过 1400万张 高清图片，涵盖 20000多个类别。它被广泛用于训练深度学习模型，尤其在图像分类、目标检测和图像检索任务中具有里程碑意义。
📋 核心特点
- 大规模标注数据：每张图片均配有详细的标签信息
- 多层级分类体系：从细粒度（如不同鸟类品种）到粗粒度（如动物类别）
- 高质量图像：由专业团队筛选并标注
- 开源许可：支持学术研究与商业应用
🎯 典型应用场景
- 图像分类模型训练：如 ResNet、VGG 等经典网络
- 迁移学习：作为预训练模型的基础数据集
- 视觉挑战赛：如 ILSVRC 比赛的核心资源
- 研究基准：用于评估新算法的性能
📚 推荐阅读
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📎 数据获取方式
- 访问 ImageNet 官方网站 下载训练集/验证集
- 使用 PyTorch 的
torchvision库直接加载 - 通过 Keras 的
imagenet_utils模块访问预处理数据 - 参与 ImageNet 众包标注项目 贡献数据