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
- 访问 ImageNet 官方页面 下载数据
- 通过 PyTorch ImageNet 数据集接口 快速加载
- 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。