ImageNet ist derzeit die weltweit größte Datenbank für Bilderkennung und wird hauptsächlich für die Bildklassifizierung und Objekterkennung im Bereich des maschinellen Sehens eingesetzt. Der Datensatz ist nach der hierarchischen Struktur von WordNet organisiert, wobei jeder Knoten (auch Kategorie genannt) Hunderte oder sogar Tausende von Bildern umfasst, im Durchschnitt über 500 Bilder pro Knoten. Der Datensatz enthält insgesamt 22.000 Bildkategorien und etwa 15 Millionen Bilder. Der ImageNet-Datensatz wurde erstmals 2009 von Fei-Fei Li und anderen von der Stanford University bei der Society for Visual Science veröffentlicht und seit 2010 im Rahmen der ImageNet Visual Recognition Challenge (ILSVRC) kontinuierlich verbessert.