ImageNet图像数据集.TXT

简介：
ImageNet是一个庞大的图像数据库，包含超过数百万张图片，被广泛应用于计算机视觉和人工智能领域，尤其是对于深度学习模型的训练和评估至关重要。 2012年，深度学习领域的著名学者Hinton发表的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》在计算机视觉领域引发了一场“革命”。这项研究基于庞大的ImageNet数据集进行。该数据集中包含超过1400万张图片，并涵盖了大约2万个类别；其中约有百万级别的图片被明确标注了类别和图像中物体的位置信息，具体统计数据如下：非空synsets总数为21841个，总图片数量达到14,197,122幅。带有边界框注释的图片数为1,034,908张；有SIFT特征标注的类别（synsets）共有1000种，而拥有SIFT特征的图像则多达约120万张。