updated@2018-12-07 15:22:08
官方下載地址：http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nonpub-downloads ，需要“非.com結尾的郵箱注冊的賬號”
也可以從網盤下載，鏈接：https://pan.baidu.com/s/17gQSrqD2j921HEMYVGVZ7Q 密碼：28fj
（注：此網盤分享目錄中沒有test和train的image，因為都比較大，沒有傳）
下面聽我啰嗦一下：
分類和定位任務(task1&&task2, 即classification && localization)
圖片
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_train.tar
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_val.tar
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar（三個任務的test圖片都在一個壓縮包里）
開發包
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_devkit_t12.tar (含val標簽）
標簽
synset.txt下載地址：
分類任務（classification）的val的標簽在開發包里：D:\data\imagenet\ILSVRC2012_devkit_t12\data\ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt，開頭幾行：
490 #表示第1張val的圖片，label為490
361
171
822
這個label有個小問題：和一些開源的caffemodel的輸出對不上，比如MobileNet，對於ILSVRC2012_val_00000001.JPEG的top1預測結果是：
confidence: 0.75
category index: 65
label: 'n01751748 sea snake'
但是從ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt看到的label是490。兩種解決思路：
1）使用caffe版本的imagenet2012分類任務label，而不是devkit中的。
基於caffe訓練的，使用了get_ilsvrc_aux.sh文件下載的imagenet的label。這些label和imagnet官方的不一樣。
其實就是從http://dl.caffe.berkeleyvision.org/caffe_ilsvrc12.tar.gz下載的caffe版本imagenet標簽。
2）使用映射表，把基於caffe版本的imagenet分類label，映射為imagenet原版lable，或把imagenet原版label映射為caffe版本。
映射表下載地址：https://github.com/fh295/semanticCNN/blob/master/imagenet_labels/ILSVRC2012_mapping.txt 。至於這個映射表怎么來的，迷一樣。
BBox
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_bbox_train_v2.tar.gz (我只做分類任務，這些框沒有用過）
檢測任務(task3, object detection)
圖片
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_train_t3.tar
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar (前面列出過了，三個任務的test圖片都在一個壓縮包里）
開發包
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_devkit_t3.tar.gz
標簽
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_bbox_train_v2.tar
評論區有人提到沒有給annotation的下載地址。原版地址忘記了，不過可以從百度網盤下載：
關於label的說明（僅驗證過validation的label，train理論上也是這樣）：
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz
吐槽
caffe標簽到原版標簽的映射：
caffemodel預測出top1的index是idx（比如65），加上1就是66，對應到synsets.txt第66行，也就是n01751748；從ILSVRC2012_mapping.txt找到n01751748，對應的映射id為490，表示原版imagenet label是490（1開始標記）或489（0開始標記）
整這么麻煩，其實直接用caffe版本的標簽好了。。