在深度学习和计算机视觉领域，ImageNet数据集是一个非常重要的资源。它包含了大量的图像数据，并被广泛用于训练和评估各种图像分类、目标检测等模型。然而，对于ImageNet测试集是否含有标签的问题，许多人可能会感到困惑。

首先，我们需要明确一点：ImageNet数据集主要分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集和验证集的图像都附带有详细的标签信息，这些标签可以帮助研究人员训练和调整他们的模型。然而，关于测试集的情况则有所不同。

ImageNet的测试集通常不公开其标签信息。这是为了确保比赛或评估过程的公平性。例如，在年度ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中，参赛者可以提交他们训练好的模型来对测试集进行预测，但最终的评估结果是由官方组织根据未公开的标签来进行的。这种做法有助于防止过拟合，并确保模型的真实性能得到准确评估。

此外，ImageNet测试集的标签不公开也有助于推动研究创新。研究人员需要不断改进自己的算法和技术，而不是依赖已知的答案来优化模型。这样可以促进整个领域的进步和发展。

当然，如果你只是想使用ImageNet测试集来测试自己的模型性能，你可以通过一些合法途径获取测试集的预测结果或者参考相关的学术论文来了解测试集的大致分布情况。但是，请务必遵守ImageNet官方的规定和版权要求，不要滥用数据集中的任何资源。

总之，ImageNet测试集本身是有标签的，但这些标签并不对外公开。这一做法旨在维护比赛的公正性和推动技术的进步。如果你打算使用ImageNet数据集进行研究，请务必遵循相关规则，并尊重数据提供方的权利。