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ImageNet 是一个大规模的视觉数据集，是计算机视觉领域最重要的基准数据集之一。该数据集由普林斯顿大学和斯坦福大学的研究人员发起，于 2009 年推出。ImageNet 是用于物体分类、目标检测、图像分割、姿势估计等多种任务的通用数据集，尤其在深度学习和计算机视觉的突破性研究中具有重要地位。

ImageNet 数据集的主要特点：

1. 数据规模：

   • ImageNet 数据集包含超过 1400 万张标注的图片，覆盖了 20,000 多个类别（具体类别数因任务不同而不同）。
   • 每个类别有数百到数千张图片，图片分辨率通常较高且包含自然场景中的物体。

2. WordNet 层次结构：

   • ImageNet 的分类体系基于 WordNet，这是一个语言学上组织的词汇库，其中的每个词（synset）表示一个特定的概念或对象。ImageNet 为每个 synset 提供一组相关的