ImageNet 是一个大规模的图像数据库,广泛用于计算机视觉研究。它包含超过 1400万张 高清图片,覆盖 21800个类别,是训练和评估深度学习模型的重要资源。

🌐 核心特点

  • 多类别分类:支持从通用物体到细粒度物种的分类任务
  • 高质量标注:每张图片均配有精准的标签和层级结构
  • 多语言支持:包含英文、中文等多语言描述(点击 这里 查看语言选项)
  • 开源许可:遵循 Creative Commons 许可协议

📦 数据结构

├── train/        # 训练集 (128万张图片)
├── validation/   # 验证集 (5万张图片)
├── test/         # 测试集 (10万张图片)
└── annotations/ # 标注文件 (XML/JSON 格式)
ImageNet_dataset

🎯 应用场景

  • 深度学习模型预训练(如 ResNet、VGG 等)
  • 图像识别算法 benchmark
  • 跨模态研究(图像-文本匹配)

📁 获取方式

  1. 访问 ImageNet 官方页面 下载数据
  2. 通过 PyTorch ImageNet 数据集接口 快速加载
  3. 使用 Kaggle 数据集 进行实验
ImageNet_structure

如需了解数据集的详细技术参数,请查看 ImageNet 数据集概述