ImageNet

ImageNet 是一个按 WordNet 层级结构组织的大规模图像数据库，目前只覆盖名词部分。层级中的每一个节点（synset）都由数百到数千张图片构成，形成一个可以按语义类别检索和训练模型的数据体系。项目由斯坦福视觉实验室与普林斯顿大学共同维护，在计算机视觉和深度学习研究的发展中起到了重要推动作用。

当前规模为 14,197,122 张图像、21841 个 synset，数据面向研究者免费提供，用途限定为非商业场景。官网的更新记录显示，最近一次网站更新发生在 2021 年 3 月 11 日。

研究者通常把它当作训练和评测图像分类模型的基准数据集；教育机构可以利用它做教学演示与实验；开发者若要将基于该数据训练的模型投入商业产品，需要先解决非商业授权的限制，另行取得授权。

做学术研究、需要标准图像分类数据集时，ImageNet 仍然是绕不开的选择：14,197,122 张图像、21841 个 synset 的规模，加上按 WordNet 层级组织的结构，适合训练和评测视觉模型，而且对研究者免费。但它的授权限定在非商业用途，任何要落地到商业产品的项目都不能直接拿来用，必须先取得授权。另外官网更新停留在 2021 年 3 月 11 日，如果你需要的是持续更新、长期维护的数据集，这里的活跃度并不高。

1. 2021-03-11
   网站更新

   官网记录了一次网站更新，具体更新内容未公布。