ImageNet
分类: 数据集与评估
ImageNet
定义
大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）使用的图像数据集，ImageNet-1K 包含 1000 类、约 128 万训练图像和 5 万验证图像，是深度学习图像分类的标准 benchmark。
核心要点
ImageNet-1K：1000 类分类，训练集 ~1.28M 图像，验证集 50K
ImageNet-21K：约 14M 图像，21841 类，常用于预训练
Top-1 准确率是评估分类模型的核心指标
零样本分类：用 CLIP 等模型直接在 IN-1K 上评估，无需微调
代表工作
Deng et al. (2009): ImageNet 原始数据集论文
AMP (2026): 使用 50,000 张 ImageNet-1K 训练图像作为剪枝评估和蒸馏数据集