resnet50用的数据集

ResNet50是一个深度卷积神经网络，主要用于图像分类和目标检测。它的训练需要用到大量的图像数据集，比如ImageNet。ImageNet是一个大规模的图像数据集，包含超过1400万张图片和1000个类别的标签，是深度学习领域最常用的数据集之一。

ImageNet数据集由斯坦福大学教授Fei-Fei Li等人创建，旨在推动图像识别技术的发展。它包含了各种各样的图像，包括动物、植物、物品、场景等。其中每个类别都有至少1000张图片，并且每张图片都经过人工标注，确保标签的准确性。

ResNet50通过使用ImageNet数据集进行训练，可以学习到更好的图像特征表示，并在图像分类和目标检测等任务中表现出色。