【论文摘要】ImageNet：A Large-Scale Hierarchical Image Database

ImageNet系列1《ImageNet：A Large-Scale Hierarchical Image Database》
ImageNet系列2《ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge》（待完成）
ImageNet系列2《Scalable multi-label annotation》（待完成）

ImageNet：A Large-Scale Hierarchical Image Database

前言：

2009年李飞飞团队发表，提出了21k的ImageNet基准数据集
ImageNet官网：https://www.image-net.org/challenges/LSVRC/index.php
论文分为摘要、介绍、ImageNet的特性、ImageNet和相关数据集、构造ImageNet、ImageNet应用、未来工作

摘要

(问题)互联网上图像数据的爆炸式增长有可能训练出更复杂、更健壮的模型和算法，用于索引、检索、组织图像和多媒体数据并与之交互，但如何组建数据集是个问题。
(创新点)提出了从WordNet结构构建的大型图片数据集“ImageNet”。
(具体介绍)ImageNet旨在用平均500-1000个干净和高分辨率的图像构成WordNet的8w个同义词(synsets)中的大部分，所以会由WordNet构建ImageNet数千万图片的语义树。ImageNet目前由12个子树、5247个同义词集、320w图片。ImageNet数据集比目前现有数据集更大、多样且准确。我们使用了Amazon Mechanical Turk来搜集数据。
(下游和优势)我们展示了目标识别、图像分类和自动目标聚类方面展示了应用。

1. 介绍

结构: 使用WordNet结构。
具体: WordNet中大约8w个名词同义词，在ImageNet中，我们为每个同义词提供了500-1000个图片。ImageNet包含12个子树：mammal, bird, fish, reptile, amphibian, vehicle, furniture, musical instrument, geological formation, tool, fl