MNIST将初学者领进了深度学习领域，而Imagenet数据集对深度学习的浪潮起了巨大的推动作用。深度学习领域大牛Hinton在2012年发表的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》在计算机视觉领域带来了一场“革命”，此论文的工作正是基于Imagenet数据集。
Imagenet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注，具体信息如下： 1）Total number of non-empty synsets: 21841 2）Total number of images: 14,197,122 3）Number of images with bounding box annotations: 1,034,908 4）Number of synsets with SIFT features: 1000 5）Number of images with SIFT features: 1.2 million
Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。
与Imagenet数据集对应的有一个享誉全球的“ImageNet国际计算机视觉挑战赛(ILSVRC)”，以往一般是google、MSRA等大公司夺得冠军，今年（2016）ILSVRC2016中国团队包揽全部项目的冠军。
Imagenet数据集是一个非常优秀的数据集，但是标注难免会有错误，几乎每年都会对错误的数据进行修正或是删除，建议下载最新数据集并关注数据集更新。
数据集大小：~1TB（ILSVRC2016比赛全部数据）下载地址：http://www.image-net.org/about-stats