详解ImageNet著名子数据集ILSVRC2012基于Python的下载、解析及可视化

摘要：本篇文档详细介绍了人工智能（artificial intelligence，AI）及计算机视觉（computer vision，CV）领域非常著名的基准数据集ImageNet，以及与ImageNet相关的WordNet、ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ImageNet large scale visual recognition challenge，ILSVRC）等重要信息。最后，以ImageNet非常重要的一个子数据集ILSVRC2012作为切入点，介绍了如何下载该子数据集，以及基于Python编程语言的分析和可视化。

关键词：ImageNet；ILSVRC2012；计算机视觉；Python

⚠️警告：后续内容较多，阅读需要~20min！🌺🌺🌺

ILSVRC2012的训练集、验证集及测试集可视化结果：

ImageNet简介

ImageNet是一个大规模的视觉图像数据集，不是一个神经网络模型。相似的还有WordNet，是一个大型的英语词汇数据库，也不是一个神经网络模型。ImageNet广泛应用于计算机视觉领域，尤其是深度学习和图像识别的研究。它由斯坦福大学（Standford University）的李飞飞教授及其团队基于WordNet层次结构创建并维护，最初发布于2009年。目前，ImageNet包含1400万多张图像，涵盖了超过20000个类别。ImageNet可以免费提供给研究人员用于非商业的研究和教育。

ImageNet最常用的子集是2012-2017年用于Image Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）的图像分类（classification）和定位（localization）数据集。该子数据集涵盖了1000个对象类别，包含1281167（一百二八万多）张训练图像、50000（五万）张验证图像和100000（十万）张测试图像

WordNet简介

WordNet是一个大型的英语词汇数据库，主要用于自然语言处理（natural language processing，NLP）和计算语言学领域，于1980年代末普林斯顿大学（Princeton University）的心理学家乔治·A·米勒（George A. Miller）及其团队发起。他们希望能够构建起一个反应人类思维的词汇组织方式的数据库，以促进语言学和认知科学的研究。传统的按照字母表顺序编排的单词库在计算机应用中并不直观，米勒表示单词之间语义关系（如同义词synonyms、反义词antonyms和上下位词hyponyms等）才是李姐词义的关键，因此他们够想了一种基于语义关系而非字母关系的词汇数据库，即WordNet的最初构想。

1985年，米勒他们基于心理学中的语义网络理论，组织了词汇之间的语义关系，并发布了WordNet的第一个版本，最初知识一个小规模的英语词汇数据库。1990年代初，WordNet被逐渐扩充。1995年，发布了WordNet的1.5版本，大约涵盖了11万个词汇相和7.6万个同义词集。2000年代，在欧盟EuroWordNet项目的资助下，WordNet构建了多个欧洲语言的词汇网络。那时至今，WordNet不断发展，增加了更多的现代词汇、哩语和专业术语。WordNet 3.1版本中涵盖了15.5万多个词汇和11.8万多个同义词集。

WordNet被广泛应用到各种NLP工具和平台中，例如Word2Vec、Globe、BERT等模型，以及机器翻译、多语言处理、认知科学核心语言学等方面，进而帮助提高词汇表示和语义理解能力

ILSVRC2012简介

ILSVRC2012有三个比赛任务：任务1：图像分类；任务2：目标检测；任务3：细粒度分类，如下图所示，具体说明如下：

• 任务1：图像分类（classification）
  预测一个类别标签。1000个类别、训练集中每个类别有1.2K张图片。
• 任务2：目标检测（detection：classification + localization）
  预测一个类别标签 + bounding box信息。1000个类别、训练集中每个类别有1.2K张图片。
• 任务3：细粒度分类
  对狗相关的图片在任务2的基础上，将狗进一步细分为20个亚类。
  预测一个类别标签 + bounding box信息。120个狗的亚类别标签、每个类别大概200张图片。

ILSVRC2012下载

包括ILSVRC2012在内的ImageNet数据集可以从其官方网站下载。下载ImageNet数据集需要注册一个账号，并申请使用权限。研究人员需要填写相关的研究信息和机构信息，并同意使用条款。一旦获得批准，可以登录到ImageNet网站，选择需要下载的子集，例如：ILSVRC2012。由于数据集非常庞大，建议使用支持断点续传的下载工具（如 wget、curl或迅雷等）来下载数据。下载完成后，数据通常是压缩格式（如 .tar 或 .zip），用户需要解压缩并组织数据。训练数据、验证数据和测试数据通常分别存放在不同的文件夹中。

注意：

1. ImageNet数据集仅用于非商业研究用途，下载时需要同意其许可协议。
2. ILSVRC数据集非常庞大（几十GB），需要足够的存储空间和带宽来下载和存储数据。
3. 图像数据通常以JPEG格式存储，分类标签和标注文件通常以文本格式提供。

大体上下载ImageNet数据集需要完成以下几步：

1. 使用机构邮箱（一般要求是edu结尾或者edu.c结尾的校园邮箱）注册ImageNet账号，并登录；
2. 申请下载权限：申请时ImageNet会发送一个Email到你的机构邮箱，需要通过该邮件提供的链接再次进入ImageNet，并同意使用条例方可进行下载。

ILSVRC2012数据集下载官方链接：https://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/2012-downloads.php🚀🚀🚀需要登录！！！

截止2024年9月ILSVRC2012提供的下载资源包括：Development Kit、Images和Bounding Boxes，具体如下：

• Development Kit：

  • Development kit (Task 1 & 2)：2.5MB.
  • Development kit (Task 3)：22MB.

• Images：

  • Training images (Task 1 & 2)：138GB.
  • Training images (Task 3)：728MB.
  • Validation images (all tasks)：6.3GB.
  • Test images (all tasks)：13GB.

• Bounding Boxes：

  • Training bounding box annotations (Task 1 & 2 only)：20MB.
  • Training bounding box annotations (Task 3 only)：1MB.
  • Validation bounding box annotations (all tasks)：2.2MB.
  • Test bounding box annotations (Task 3 only)：33MB.

注意： 根据ImageNet使用条例，用户只能自行前往其官网下载相关数据。

在ILSVRC2012官网上可以下载如下几个数据包，具体信息如所示。

ILSVRC2012官网提供的数据集文件可能需要多次解压。例如：ILSVRC2012_img_train.tar 第一次解压会产生类似于 n01440764.tar 这样的 1000个*.tar 文件，再次解压后才是存储了图片的1000个类别文件夹！！！

各个文件解压后的文件夹层级结构大致如下

• ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz🔥🔥🔥任务1、2的开发工具

  ILSVRC2012_devkit_t12/
  ├── data/
  │   ├── ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt
  │   └── meta.mat  # 这里存储了任务1和2数据集对应的Synsets的描述信息
  ├── evaluation/
  │   ├── compute_overlap.m
  │   ├── demo.val.pred.det.txt
  │   ├── demo.val.pred.txt
  │   ├── demo_eval.m
  │   ├── eval_flat.m
  │   ├── eval_localization_flat.m
  │   ├── get_class2node.m
  │   ├── make_hash.m
  │   ├── VOCreadrecxml.m
  │   ├── VOCreadxml.m
  │   └── VOCxml2struct.m
  ├── COPYING
  └── readme.txt
  

• ILSVRC2012_devkit_t3.tar.gz 任务3的开发工具

  ILSVRC2012_devkit_t3/
  ├── data/
  │   ├── filelist.mat
  │   ├── ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt
  │   └── meta.mat  # 这里存储了任务3数据集对应的Synsets的描述信息
  ├── evaluation/
  │   ├── ._.DS_Store
  │   ├── ._readDat.m
  │   ├── ._writeDat.m
  │   ├── .DS_Store
  │   ├── demo.val.pred.dat
  │   ├── demo_eval.m
  │   ├── evalAccuracy.m
  │   ├── evalAP.m
  │   ├── perfect.val.pred.dat
  │   ├── readDat.m
  │   ├── VOCap.m
  │   └── writeDat.m
  ├── COPYING
  └── readme.txt
  

• ILSVRC2012_img_train.tar🔥🔥🔥任务1、2的训练集图片

  ILSVRC2012_devkit_t12/  # 存储了1000个synset编号命名的文件夹。每个文件夹下存储288-1300张JPEG图片。绝大部分类别是1300张JPEG图片。总共1279207张图片。
  ├── n01440764/  # 存储了1300张n01440764类别的JPEG图像
  │   ├── n01440764_18.JPEG
  │   ├── ...
  │   └── n01440764_32420.JPEG
  ├── n01443537/  # 存储了1300张n01443537类别的JPEG图像
  │   ├── n01443537_2.JPEG
  │   ├── n01443537_16.JPEG
  │   ├── ...
  │   └── n01443537_24803.JPEG
  ├── ...
  └── n15075141/  # 存储了1300张n15075141类别的JPEG图像├── n15075141_27.JPEG├── n15075141_32.JPEG├── ...└── n15075141_53286.JPEG
  

• ILSVRC2012_img_train_t3.tar任务3的训练集图片

  ILSVRC2012_devkit_t12/  # 存储了120个狗亚类文件夹。每个文件夹下存储148-252张JPEG图片，总共20580张。
  ├── n02085620/  # 存储了152张n01440764类别的JPEG图像
  │   ├── n02085620_7.JPEG
  │   ├── n02085620_199.JPEG
  │   ├── ...
  │   └── n02085620_14516.JPEG
  ├── n02085782/  # 存储了185张n01443537类别的JPEG图像
  │   ├── n02085782_2.JPEG
  │   ├── n02085782_17.JPEG
  │   ├── ...
  │   └── n02085782_4798.JPEG
  ├── ...
  └── n02116738/  # 存储了1300张n15075141类别的JPEG图像├── n02116738_124.JPEG├── n02116738_204.JPEG├── ...└── n02116738_10895.JPEG
  

• ILSVRC2012_img_val.tar🔥🔥🔥任务1、2的验证集图片

  ILSVRC2012_img_val/  # 存储了50,000张任务1、2的验证集图片。若是使用PyTorch的API解压，则应该是按类别存储在不同的子文件夹下，进而方便进行分类。
  ├── ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
  ├── ILSVRC2012_val_00000006.JPEG
  ├── ...
  └── ILSVRC2012_val_00050000.JPEG
  

• ILSVRC2012_img_test_v10102019.tar任务1、2的测试集图片

  ILSVRC2012_img_test_v10102019/
  └── test/  # 存储了100,000张任务1、2的测试集图片。├── ILSVRC2012_test_00000001.JPEG├── ILSVRC2012_test_00000014.JPEG├── ...└── ILSVRC2012_test_00100000.JPEG
  

• ILSVRC2012_bbox_train_v2.tar.gz任务1、2的训练集标签

  ILSVRC2012_bbox_train_v2/  # 存储了任务1、2的训练集标签。1000个文件夹，每个文件夹288-1300个XML标签，共1279207个。
  ├── n01440764/  # 存储了1300张n01440764类别的xml标签
  │   ├── n01440764_18.xml
  │   ├── ...
  │   └── n01440764_32420.xml
  ├── n01443537/  # 存储了1300张n01443537类别的xml标签
  │   ├── n01443537_2.xml
  │   ├── n01443537_16.xml
  │   ├── ...
  │   └── n01443537_24803.xml
  ├── ...
  └── n15075141/  # 存储了1300张n15075141类别的xml标签├── n15075141_27.xml├── n15075141_32.xml├── ...└── n15075141_53286.xml
  

• ILSVRC2012_bbox_train_dogs.tar.gz任务3的训练集标签

  ILSVRC2012_bbox_train_dogs/  # 存储了任务3的训练集标签。120个文件夹，每个文件夹148-252个XML标签，共计20580个
  ├── n02085620/  # 存储了152个PASCAL VOC类型的XML标签文件
  │   ├── n02085620_7.xml
  │   ├── n02085620_199.xml
  │   ├── ...
  │   └── n02085620_14516.xml
  ├── n02085782/  # 存储了185个PASCAL VOC类型的XML标签文件
  │   ├── n02085782_2.xml
  │   ├── n02085782_17.xml
  │   ├── ...
  │   └── n02085782_4798.xml
  ├── ...
  └── n02116738/  # 存储了120个PASCAL VOC类型的XML标签文件├── n02116738_124.xml├── n02116738_204.xml├── ...└── n02116738_10895.xml
  

• ILSVRC2012_bbox_val_v3.tgz任务3的验证集标签

  ILSVRC2012_bbox_val_v3/  # 存储了任务3验证集标签
  └── val/  # 存储了50000个PASCAL VOC类型的XML标签文件├── ILSVRC2012_val_00000001.xml├── ILSVRC2012_val_00000002.xml├── ...└── ILSVRC2012_val_00050000.xml
  

• ILSVRC2012_bbox_test_dogs.zip任务3的测试集标签

  ILSVRC2012_bbox_test_dogs/  # 存储了任务3的测试集标签
  └── test_clean/  # 存储了100000个PASCAL VOC类型的XML标签文件。object节点下只有一个bndbox节点。├── ILSVRC2012_test_00000001.xml├── ILSVRC2012_test_00000002.xml├── ...└── ILSVRC2012_test_00100000.xml
  

  以上数据集文件主要是JPEG图片文件和XML标注文件。
  任务1，分类：只需要读取图片和图片文件夹的名称即可。因为图片文件夹的名称就是该图片所属的synset类别编号，使用MATLAB打开ILSVRC2012_devkit_t12/data/meta.m，就可以找编号对应的WordNet描述。

ILSVRC2012评价指标

• 任务1：图像分类
  采用TOP5分类误差：$$e=\frac{1}{n}\cdot \sum _k\underset{j}{\min }d(l_j,g_k)$$
• 任务2：目标检测
• 采用TOP5分类和定位误差：
  e = 1 n ⋅ ∑ k min ⁡ j min ⁡ m M k max ⁡ { d ( l j , g k ) , f ( b j , z k m ) } e=\frac{1}{n} · \sum_{k} \min_{j}\min_{m}^{M_{k}}\max\{d(l_j, g_k),f(b_j, z_{km})\} e=n1​⋅k∑​jmin​mminMk​​max{d(lj​,gk​),f(bj​,zkm​)}
• 任务3：狗类细分
  单类别的平均精度（average precision，AP）和多类别的均值平均精度（mean average precision，mAP）。因此，要求系统能够输出图像bounding box指定的狗数据特定狗的亚类的实值置信度。

ILSVRC2012开发套件DevelopmentKit

ILSVRC2012的开发套件（development kit）有两个分别是用于任务1、2ILSVRC2012_devkit_t12和用于任务3的ILSVRC2012_devkit_t3，他们的主要内容也有两个：

1. 比赛中所用图片所属WordNet类别的元数据介绍。它是一个MATLAB的*.m文件，保存在ILSVRC2012_devkit_t12/data/meta.m或ILSVRC2012_devkit_t2/data/meta.m中。
2. 用于提交用户作品评价的ILSVRC2012MATLAB例程。相关*.m文件存储在ILSVRC2012_devkit_t12/evaluation/或ILSVRC2012_devkit_t2/evaluation/下。

这里简要介绍一下data/meta.m文件。meta.m是一个MATLAB文件，里面存储了一个名为synsets的变量。可以通过load函数打开，例如：metadata=load(‘meta.m’), synsets=metadata.synsets、synsets=load(‘meta.m’, ‘synsets’)。

synsets结构体主要定义了比赛中图片所属类别的相关信息，一共包含8个字段，每个字段的具体含义如下：

下方提供了将*.mat文件存储为CSV文件的MATLAB脚本代码：

synsets = load('meta.mat', 'synsets').synsets  % 加载meta.mat中的sysnets结构体变量
synsets_t = struct2table(synsets)  % 使用struct2table函数将结构体变量转变为表格
writetable(synsets_t, 'synsets.csv')  % 将synsets表格存储在本地的CSV文件中

注意：

1. meta中一共包含了 1860 个synsets，只有其中前1000个才是ILSVRC2012需要的，并给出了训练集图片；
2. meta.mat中synsets结构体变量的children字段是一个列表，因此在CSV文件中表现为多个列。

获取Synset的标签描述

要在 Python 中读取 ILSVRC2012 数据集中不同 WNID 对应的 WordNet 词义，可以结合 ILSVRC2012 的 WNID（WordNet ID） 和 NLTK 的 WordNet 接口 来实现。ILSVRC2012 使用的 WNID 是 WordNet 同义词集（synsets）的唯一标识符，借助 NLTK 和 WordNet 数据库，可以根据 WNID 查询对应的词义。
我们会使用到nltk.corpus.wordnet.synset_from_pos_and_offset这个函数。该函数式NLTK WordNet接口中的一个函数，用于通过词性（pos：part of speach）和偏移量（offset）获取对应的同义词集。该函数根据WordNet数据的内部结构，直接从WordNet的ID中提取出词义、定义、同义词等信息。

该函数的定义原型为：

nltk.corpus.wordnet.synset_from_pos_and_offset(pos, offset)

参数

• pos（词性，part of speech）：str字符串类型。表示词条的词性，可供选择项如下。
  • n：noun，名词。
  • v：verb，动词。
  • a：adjective，形容词。
  • r：adverb，副词。
  • s：satellite adjective，卫星形容词。
• offset（偏移量）：int整型。表示WordNet中每个同义词集（synset）的唯一标识符，代表该同义词集在WordNet中的位置。

返回值

• 返回值是一个nltk.corpus.reader.wordnet.Synset对象。通过该对象可以获取同义词集的名称、定义、例句和所有同义词，具体如下：
  • synset.name()：获取同义词集的名称（通常以 “词条.词性.编号” 的形式）。
  • synset.definition()：获取该同义词集的定义。
  • synset.examples()：获取该词义的例句（如果有）。
  • synset.lemmas()：获取该同义词集中的所有同义词。

例如：

import nltk
from nltk.corpus import wordnet as wn
nltk.download('wordnet')  # 下载一次即可wnid = 'n02110063'synset = wn.synset_from_pos_and_offset('n', int(wnid[1:]))# 输出 WNID 对应的词义信息
print(f"WNID: {wnid}")
print(f"词条: {synset.name()}")
print(f"定义: {synset.definition()}")
print(f"例句: {synset.examples()}")
print(f"同义词: {[lemma.name() for lemma in synset.lemmas()]}")

输出如下：

WNID: n02110063
词条: malamute.n.01
定义: breed of sled dog developed in Alaska
例句: []
同义词: ['malamute', 'malemute', 'Alaskan_malamute']

Python读取及可视化

ILSVRC2012的测试集一共10W张JPEG图片和bounding box的xml标注文件。虽然提供了xml标注，但是进提供xmin、ymin、xmax和ymax。不会告知类别，毕竟是测试集嘛！

注意：ILSVRC2012的标签采用的是PASCAL VOC所使用的XML文件管理方式。其中，ILSVRC2012_val_00048827.xml文件内容为：

<annotation><folder>val</folder><filename>ILSVRC2012_val_00048827</filename><source><database>ILSVRC_2012</database></source><size><width>1024</width><height>693</height><depth>3</depth></size><segmented>0</segmented><object><name>n02281787</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>133</xmin><ymin>157</ymin><xmax>620</xmax><ymax>587</ymax></bndbox></object>
</annotation>

PyTorch读取API

PyTorch提供了一个用于加载和解析本地 ImageNet2012数据集中图像分类任务的API：torchvision.datasets.ImageNet。

• torchvision.datasets.ImageNet的参数：
  • root：str或pathlib.Path类型。ImageNet数据集存储的根目录。
  • split：str类型。数据集划分，支持train或val。
  • transform：可调用类型。可选项。接收PIL图像并返回转换后版本的函数/转换，例如transforms.RandomCrop。
  • target_transform：可调用类型。可选项。接受目标并对其进行转换的函数/转换。，例如transforms.RandomCrop
  • loader：加载给定路径的图像的函数。
• torchvision.datasets.ImageNet的返回值：
  • 一个可以使用索引获取图像和类别索引元组对的Python类。

注意：

1. PyTorch提供处理ImageNet的API：torchvision.datasets.ImageNet不提供下载选项。
   这是因为根据ImageNet的使用条例，所有的用户需要使用机构邮箱注册ImageNet账户，并申请
   数据集使用权限，通过后方可下载。
2. torchvision.datasets.ImageNet需要传入数据集根目录root，并且要求root
   目录下存在以下三个文件：
   • ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz
   • ILSVRC2012_img_train.tar
   • ILSVRC2012_img_val.tar

基于PyTorch的API接口加载及可视化

import torchvision.datasets as datasets
import matplotlib.pyplot as pltimagenet = datasets.ImageNet(root='F:/ImageNet/ILSVRC2012/ILSVRC2012/',split='val',
)fig = plt.figure(figsize=(6, 2))
fig.suptitle("ILSVRC2012 Validation!")
print(f"There are {len(imagenet)} samples in ILSVRC2012 val subdataset.")
for idx, (img, target) in enumerate(imagenet):ax = fig.add_subplot(1, 3, idx + 1)ax.set_xticks([])ax.set_yticks([])ax.set_frame_on(b=False)ax.imshow(img)ax.set_xlabel(f"class: {target}")if idx >= 2:breakplt.show()

自定义读取接可视化Python脚本

• 一个简单的加载及可视化的Python脚本接可视化结果

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
from xml.etree import ElementTree as ET
import matplotlib.pyplot as pltnum = 50000  # the total image number of validation subdataset
val_xml_root = "./Annotations/"  # directory where val xml labels are saved
val_img_root = "./JPEGImages/"  # directory where val JPEG images are saveddef parse_voc(xml_file: str):"""parse PASCVAL VOC annotations"""tree = ET.parse(xml_file)root = tree.getroot()objects = []# iter each object nodefor obj in root.findall('object'):obj_dit = {}for child in obj:if child.tag == 'bndbox':bbox = {}for dim in child:bbox[dim.tag] = dim.textobj_dit[child.tag] = bboxelse:obj_dit[child.tag] = child.textobjects.append(obj_dit)return objectsdef draw_bndbox(img: Image, object: list[dict]):"""draw bounding box according to boxes list."""img_cv2 = cv2.cvtColor(np.asanyarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)  # convert PIL.Image to cv2for obj in object:name = obj['name']xmin = int(obj['bndbox']['xmin'])xmax = int(obj['bndbox']['xmax'])ymin = int(obj['bndbox']['ymin'])ymax = int(obj['bndbox']['ymax'])img_cv2 = cv2.rectangle(img_cv2, (xmin, ymin), (xmax, ymax),(0, 0, 255))img_cv2 = cv2.putText(img_cv2, name, (xmin, ymin),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 255), 1, cv2.FILLED)return Image.fromarray(cv2.cvtColor(img_cv2, cv2.COLOR_BGR2RGB))# random select 6 images, and show their classes ID and bounding boxes in them
fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
np.random.seed(2)
for idx, id in enumerate(np.random.choice(num, size=6)):xml_addr = val_xml_root + 'ILSVRC2012_val_' + str(id + 1).zfill(8) + '.xml'img_addr = val_img_root + 'ILSVRC2012_val_' + str(id + 1).zfill(8) + '.JPEG'objs = parse_voc(xml_addr)img = Image.open(img_addr)img_show = draw_bndbox(img, objs)ax = fig.add_subplot(2, 3, idx + 1)ax.imshow(img_show)ax.set_xticks([])ax.set_yticks([])ax.set_frame_on(b=False)plt.show()

参考文献

1. Standford Lab, Standford University, Princeton University. ImageNet. [EB.OL]. [2024-09-03]. https://www.image-net.org/
2. Standford Lab, Standford University, Princeton University. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)[EB/OL]. [2024-09-03]. https://www.image-net.org/challenges/LSVRC/index.php
3. Addison Howard, Eunbyung Park, Wendy Kan. ImageNet Object Localization Challenge[EB/OL]. (2018)[2024-09-03]. https://www.kaggle.com/c/imagenet-object-localization-challenge/overview/description
4. WordNet: A Lexcical Database for English[EB/OL]. [2024-09-03]. https://wordnet.princeton.edu/
5. Standford Lab, Standford University, Princeton University. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC2012)[EB/OL]. [2024-09-03]. https://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/index.php
6. Slides: Introduction and overview of results for ILSVRC2012[EB/OL]. (2012)[2024-09-06]. https://www.image-net.org/static_files/files/ilsvrc2012.pdf🚀🚀🚀这是李飞飞讲解ILSVRC2012概况和比赛结果的幻灯片PDF文件！
7. Russakovsky O., Deng J., Su H., et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge[J]. Internatinal Journal of Computer Science. 2015, 115(3): 211-252.

最后：笔者能力和水平有限，此处内容仅供学习和参考，若有错漏可私信博主。❗️❗️❗️

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