计算机视觉领域的研究进展很大程度上取决于数据集的规模和语义多样性。本文将深入探讨ImageNet数据集的各个方面，包括其创建过程、统计数据、应用场景以及如何获取该数据集。
ImageNet数据集是由普林斯顿大学、斯坦福大学和北卡罗来纳大学教堂山分校的教授和研究人员共同创建的。该数据集最初的目标是为WordNet层次结构中的每个概念填充大约500到1000张图片。通过搜索引擎查询收集每个概念的图片，并通过亚马逊的Mechanical Turk进行验证步骤来筛选候选图片。
随着时间的推移，ImageNet因其大规模的训练语料库和评估基准而在计算机视觉领域广受欢迎。ImageNet数据集的一个子集，即ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC），已成为最受欢迎的子集，包含1000个目标类别，用于基准测试图像分类算法。
ILSVRC是ImageNet数据集最常用的子集。在这个子集中，ImageNet包含了1,281,167张训练图片、50,000张验证图片、100,000张测试图片，以及1000个目标类别。以下是ImageNet对象类别的前10个类别标签的例子：
{
0: 'tench, Tinca tinca',
1: 'goldfish, Carassius auratus',
2: 'great white shark, white shark, man-eater, man-eating shark, Carcharodon carcharias',
3: 'tiger shark, Galeocerdo cuvieri',
4: 'hammerhead, hammerhead shark',
5: 'electric ray, crampfish, numbfish, torpedo',
6: 'stingray',
7: 'cock',
8: 'hen',
9: 'ostrich, Struthio camelus',
10: 'brambling, Fringilla montifringilla',
}
预训练是计算机视觉中的一项重要技术。在预训练阶段，深度学习算法学习从图像中提取相关特征。然后，在自定义数据集上的微调过程中，预训练的网络被细化到特定的兴趣领域。
基准测试是评估计算机视觉研究进展的另一个重要应用。ImageNet为基准测试提供了坚实的基础，特别是对于图像分类。目前，ImageNet上的最新技术由Google的ViT保持。
ImageNet数据集托管在ImageNet团队的官方网站上。ILSVRC子集可以在Kaggle上找到。
感谢阅读关于ImageNet数据集的介绍。ImageNet是一个庞大且语义多样的数据集，它推动了计算机视觉领域的研究和发展。ImageNet以其作为图像分类基准和预训练语料库而广受欢迎。