1. ImageNet 说明

ImageNet官网：http://image-net.org/

ImageNet 由斯坦福李飞飞教授带领创建，ImageNet 本身有2万多个的类别，超过 1400 万张图片，其中超过 100 万张图片有明确类别标注和物体位置标注。

ImageNet 按照 WordNet 层级结构组织数据，首先介绍一下 WordNet。在 WordNet 中每一个概念（concept）都会由很多个词（word）或者短语（word phrase）来描述，就好比说 “动物 animal” 作为一个 concept，可以包含 “domestic animal 家畜”、“work animal 役畜” 等 work phrase，而 “domestic animal 家畜” 又可以继续细分为 “domestic dog”、“dog” 等。因此将每一个 concept 记作一个 “synonym set 或 synset”（同义词集合）。WordNet 中包含超过 100,000 个 synset，其中 80,000+ 是名词。WordNet 以 Synset 为基本单位来组织单词，可以认为 WordNet 是一个树状结构，从其根结点到叶子结点是一个不断细分的过程，并且每个结点都是一个 Synset。

ImageNet 包含 82,115 个 Synset（均为 WordNet 中的名词），平均在每个 Synset 上都设置了 1,000 张图像。

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适用任务：图像分类，目标检测，目标定位、视频目标检测、场景分类

特别解释：ILSVRC (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge) 是一个基于 ImageNet 的比赛，每年都会从ImageNet中抽取部分数据作为比赛数据集。ILSVRC 从 2010 年开始举行，每年一次，到 2017 年最后一届结束，因此 “ILSVRC+年份” 也用来特指某一年比赛的数据集（属于ImageNet的子集），基于 ILSVRC 比赛的子数据集也是各种论文中最常用的数据集。

2. ILSVRC2012 说明

很多论文都常用 ILSVRC2012 作为实验数据集，ILSVRC2012 包含1000个类别（ImageNet 的 1000 个 Synset），每个类别大约有1000张图片。其中测试集未公开标注信息，因此常用验证集来进行模型的测试。
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ILSVRC2012 的类别编号和类别名称参考：类别名称对应表

ILSVRC2012	类别数 (Number of classes)	图片数 (Number of images)	文件大小 (Size on disk)	标注
训练集	1000类	约120万张图片	~140GB	公开
验证集	1000类	5万张图片	~6GB	公开
测试集	1000类	10万张图片	~13GB	未公开

在官网下载ILSVRC2012时，可以看到训练数据集（Training images）被分为了 (Task1 & 2) 和 (Task 3)，其中 (Task 1 & 2) 是用于图像识别任务的。
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验证集（Validation images）对应的标注信息在Development kit (Task 1 & 2)中，下载压缩包后解压，找到ILSVRC2012_devkit_t12/data文件夹，里面的ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt就是验证集对应的标注label。

3. ImageNet下载方式

ImageNet不可用于商业目的，因此需要认证edu邮箱，直接用学校邮箱认证的话请求会立马通过，如果用其他后缀的普通邮箱需要审核1~5天还不一定能审核通过。用学校邮箱认证之后会收到邮件，从邮件内提供的链接就可以进入数据的Download页面，ILSVRC下面按照年份分类，一般最常用的就是ILSVRC 2012，可以根据自己的需要选择年份。进入之后在Images条目下就是Train/Val/Test数据。

step1：进入Download页面 - 按需选择ILSVRC年份：
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step2：在Images部分就是训练/验证/测试数据集

关于下载方式，如果不方便从官网下载，可以选择以下备用方案：

方式1：https://hyper.ai/datasets/4889
方式2：迅雷种子下载，提取码 x7jn
方式3：ImageNet LSVRC 2012 Training Set (Object Detection)

4. ImageNet数据组织与使用

仍以 ILSVRC 2012 为例，在这里能够下载到关于 ILSVRC 2012 的所有数据文件。其中，带有 bbox 标识的用于目标检测任务，包括以下 4 个文件：
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用于图像分类任务的包含以下 4 个文件：其中 train 分为了 train 和 train_t3，分别对应着 task 1&2 和 task 3。

devkit 工具包包含以下 2 个文件：

训练集 ILSVRC2012_img_train 下包含两级目录，第一级目录包含 1000 个子文件夹，对应 1000 个类别。每个二级目录包含 1300 张图片，表示每个类别提供了 1300 个样本。每个子文件夹的名称为 n******，其下对应的图片名称也以文件夹名称为前缀，其后为图片序号。
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验证集 ILSVRC2012_img_val 下包含 50K 张图片，可以看到验证集图片名称前缀没有类别信息。要获取验证集标签信息，需要从 ILSVRC2012_devkit_t12/data 中的 ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt 得到。

1. 解压 train 和 val 数据，由于 test 数据未提供标签，因此这里不使用。

# 解压trian数据
tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar
# 解压val数据
mkdir ILSVRC2012_img_val
tar -xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ILSVRC2012_img_val
# 解压devkit
tar -xzvf ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz

2. 重新组织 val 数据，按照 train 数据的组织方式，对 val 数据进行处理，方便后续训练验证时对数据的加载。

def imagenet_val_process(images_dir, devkit_dir):"""move val images to correspongding class folders."""# load synset, val ground truth and val images listsynset = scipy.io.loadmat(os.path.join(devkit_dir, 'data', 'meta.mat'))ground_truth = open(os.path.join(devkit_dir, 'data', 'ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt'))lines = ground_truth.readlines()labels = [int(line[:-1]) for line in lines]root, _, filenames = next(os.walk(images_dir))for filename in filenames:# val image name -> ILSVRC ID -> WINDval_id = int(filename.split('.')[0].split('_')[-1])ILSVRC_ID = labels[val_id - 1]WIND = synset['synsets'][ILSVRC_ID - 1][0][1][0]print("val_id:%d, ILSVRC_ID:%d, WIND:%s" % (val_id, ILSVRC_ID, WIND))# move val imagesoutput_dir = os.path.join(root, WIND)if os.path.isdir(output_dir):passelse:os.mkdir(output_dir)shutil.move(os.path.join(root, filename), os.path.join(output_dir, filename))if __name__ == '__main__':img_dir = "/data/imagenet/ILSVRC2012_img_val"dev_dir = "/data/imagenet/ILSVRC2012_devkit_t12"imagenet_val_process(img_dir, dev_dir)

重新组织后的 val 数据与 train 数据的组织方式相同，按照二级目录的方式，包含 1000 个子文件夹（类别），每个子文件夹下包含 50 张用于验证的图片。
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3. ImageNet 数据读取（PyTorch）

一种比较简单的读取方式是，使用 PyTorch 中自带的库 ImageFolder。ImageFolder 适合读取数据组织结构如下的数据集：

--| root
----| class1
------| img1.png
------| img2.png
------| ...
----| class2
------| ...
----| class3
------| ...

即数据按照两级目录组织，第一级目录是类别，第二级是每个类别对应的所有样本。

import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import ImageFolderdata_transform = transforms.Compose([transforms.Resize(299),transforms.CenterCrop(299),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])# 使用ImageFolder读取
train_dataset = ImageFolder(root='/data/imagenet/ILSVRC2012_img_train',transform=data_transform)
train_dataset_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=4)print(train_dataset.imgs == train_dataset.samples)  # True
for i, (images, labels) in enumerate(train_dataset_loader):print(images.size())print(labels.size())