团队中有29个的错误率低于5%。2017年，ImageNet表示将在2018年推出一个新的、难度更大的挑战赛，其中涉及使用自然语言对3D对象进行分类。由于创建3D数据比标注现有2D图像的成本更高，因此预计数据集会更小。这方面的进展应用范围从机器人导航到增强现实。
数据集.ImageNet通过众包进行注释。图像级注释表明图像中是否存在目标类别，例如“此图像中有老虎”或“此图像中没有老虎”。对象级注释为对象（的可见部分）周围提供了一个边界框。ImageNet使用宽泛的WordNet模式