ImageNet 是一個非常重要且廣泛使用的大型影像數據庫，主要用於機器學習和計算機視覺的研究領域。以下是關於 ImageNet 的主要介紹：
- 規模與內容：
ImageNet 數據集包含超過一千四百萬張標註過的高解析度圖片，涵蓋了約兩萬多個類別（Synset，根據 WordNet 進行組織）。其中每個類別都有數百至數千張的圖片，類別範圍非常廣泛，包括動物、植物、日常物品等多種日常和專業領域的影像。 - 數據結構與標註：
ImageNet 採用 WordNet 的同義詞集（Synset）作為層次結構，每個節點代表一個獨立的語義類別，並配有大量對應的圖片，標註非常細緻。此標註方式使得研究人員能夠更精確地訓練和驗證模型。 - 用途與影響：
ImageNet 被廣泛用作訓練深度學習模型，尤其是在圖像分類、物體檢測、圖像生成等任務中。它還是年度大型圖像識別競賽（ILSVRC，ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）的基礎數據集，該競賽促進了深度學習與計算機視覺技術的快速發展。 - ILSVRC賽事：
ILSVRC 使用 ImageNet 中的1000個精選類別，含約120萬張訓練圖像和5萬張驗證圖像，作為比賽考核標準。許多現代圖像識別技術（如深度卷積神經網絡）都基於這個賽事中提出的數據和挑戰進行改良。 - 數據獲取：
ImageNet 的圖像主要來自網絡爬取，並經過人工標註與質量控制，數據集對研究者免費開放。
總結來說，ImageNet 是視覺識別領域的一個基石數據庫，不僅提供了海量的標註圖像資源，也推動了深度學習模型和算法的創新與進步。
