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ImageNet 大规模图像库 ImageNet

全球计算机视觉研究的奠基性基准,逾千万张人工标注图像、两万余类目,自 2009 年起被学界与产业引为通用评测标尺。

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发布方Stanford Vision Lab & Princeton University

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关键信息

机构斯坦福视觉实验室 + 普林斯顿
覆盖约 1420 万张 · 21841 类
子集ILSVRC-1K 约 120 万训练
时间2009 起

主要变量 / 测量指标

图像类别标签WordNet层级目标定位边界框

内容与字段

来自网络采集的自然图像、每图类别标签(对应 WordNet 同义词集 synset)、WordNet 名词层级关系,部分子集含目标定位边界框(bounding box)。按 WordNet 名词树组织,目标为每个 synset 约 1000 张图。

适用研究

图像分类、目标定位、迁移学习与模型评测基准。

版本ImageNet-21K / 里程碑子集 ILSVRC2012 · 格式图像(JPEG)+ 标注

2019 年起官网关闭 21K 全量下载、仅保留 ILSVRC 子集;仅限非商业学术研究;元数据 2026-06 核验。

关键词

图像分类计算机视觉WordNet目标定位ImageNet

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自行获取的难点

模型在自有样本上跑得不错,换到公认标准基准上却名次成谜——缺的不是算力,是一把行业共同认账的尺子。基准取用与子集对齐交给我们。

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