ImageNet 数据集文档 📚

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)

🎯 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

如需了解数据集的详细技术参数，请查看 ImageNet 数据集概述。