ImageNet数据集简介、下载、使用方法之详细攻略

　　ImageNet是一个由斯坦福大学李飞飞教授引领创建的计算机视觉数据集，它包含了14,197,122张图片和21,841个Synset索引。Synset是WordNet层次结构中的一个节点，代表一组同义词集合。自创建以来，ImageNet便成为评估图像分类算法性能的基准。

　　ImageNet数据集旨在推动计算机图像识别技术的发展。2016年，该数据集中的图片数量已超过千万，且每一张图片都经过手工标注，涵盖了生活中大部分常见的图片类别。最初，ImageNet是一个包含超过100万张图像的数据集，每张图像都关联了相应的标签（类别名）。此外，每年还会举办使用该数据集的ILSVRC图像识别大赛。

　　ImageNet是一个按照WordNet层次结构（目前仅涉及名词）组织的图像数据库，其中每个层次结构的节点都由数百至数千张图像来描述。目前，平均每个节点有500多张图像。ImageNet不仅提供了用于分类的数据，还提供了用于定位和检测任务的数据。定位任务同样涵盖1000个类别，准确率根据最高五项检测结果计算得出。所有图像中至少有一个边框标注，针对200个目标的检测问题，有470,000张图像，平均每张图像包含1.1个目标。

　　ILSVRC（Large Scale Visual Recognition Challenge）是基于ImageNet数据集的比赛，从2010年开始每年举办一次，持续到2017年。该比赛使用ImageNet的一个子集，包含约120万个训练图像、50,000个验证图像和150,000个测试图像，共涉及1000个类别标记。在ILSVRC竞赛中，诞生了许多成功的图像识别方法，尤其是深度学习方法，这些技术在赛后得到了进一步的发展与应用。

　　与CIFAR-10相比，ImageNet数据集的图片数量更多、分辨率更高、包含的类别更多（高达上千个图像类别），且图片中可能存在更多的无关噪声和变化，因此其识别难度远高于CIFAR-10。

　　要获取ImageNet数据集，可访问其官方网站：http://image-net.org/。此外，知乎上也提供了关于ImageNet数据集下载与处理的指南。