ImageNet 数据集是目前世界上图像识别最大的数据库，根据 WordNet 层次 结构 （目前仅限物体）组织，主要用于机器视觉领域的图像分类和目标检测。其中层次结构的每个节点由数百和数千个图像描绘，每个节点平均有超过 500 个图像，有大约 1500 万张图片，2.2 万类。 ImageNet 数据集于 2009 年由斯坦福大学的李飞飞等人在视觉科学学会（VSS）首次发布，而后自 2010 年起一年一度的 ImageNet 大规模视觉识别挑战（ILSVRC）挑战赛不断完善 ImageNet 数据集。
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