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深度学习数据集汇总(计算机视觉)

有时候,我们总在牛a与牛c之间徘徊,却无法收敛


一、MNIST(入门标配)

MNIST是一个手写数字集,由大牛LeCun创立,训练集有60000个样例图片及其标签,测试集有10000个样例图片及其标签,每张样例图片是一个28px*28px灰度图,样例图片及其标签以二进制方式存放在4个文件中,格式如下:

下载地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html

二、ImageNet(进阶之路)

ImageNet是一个图像集,由斯坦福大学李飞飞创立,有1400W+张样例图片,分为27大类和2W+小类,只能用于非商业研究和教学使用。与ImageNet图像集相应的是著名的ILSVRC竞赛,各种新机器学习算法脱颖而出(AlexNet、ZFNet、GoogleNet、ResNet、...),图像识别率得以显著提高,在ILSVRC竞赛上一举成名是近几年来计算机视觉从业者的梦想。

下载地址:http://www.image-net.org/download-imageurls

三、PASCAL VOC(权威鼻祖)

PASCAL VOC是一个图像集,由Mark Everingham (University of Leeds)、Luc van Gool (ETHZ, Zurich)等人创立,有1.7W+张图片,分为20类。PASCAL VOC竞赛也是计算机视觉竞赛的鼻祖,从2005年到2012年一共举办了8届,包含了物体分类(Classification)、目标检测(Detection)、图像分割(Segmentation)、Person Layout等任务,后来逐渐被ILSVRC竞赛替代。

下载地址:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

四、其他数据集(小众所爱)

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