深度學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集資源（計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域）

目錄

1、MNIST

2、ImageNet

4、COCO

5、PASCAL VOC

6、FDDB

1、MNIST

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的入門數(shù)據(jù)集，當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)框架幾乎都將MNIST數(shù)據(jù)集的處理入門第一教程。MNIST是一個(gè)手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)，它有60000個(gè)訓(xùn)練樣本集和10000個(gè)測(cè)試樣本集，每個(gè)樣本圖像的寬高為28*28，數(shù)字放在一個(gè)歸一化的、固定尺寸的圖片的中心。

數(shù)據(jù)集大?。簙12MB

-：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html

2、ImageNet

Imagenet數(shù)據(jù)集是目前深度學(xué)習(xí)圖像領(lǐng)域應(yīng)用得非常多的一個(gè)領(lǐng)域，關(guān)于圖像分類、定位、檢測(cè)等研究工作大多基于此數(shù)據(jù)集展開。Imagenet數(shù)據(jù)集文檔詳細(xì)，有專門的團(tuán)隊(duì)維護(hù)，使用非常方便，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究論文中應(yīng)用非常廣，幾乎成為了目前深度學(xué)習(xí)圖像領(lǐng)域算法性能檢驗(yàn)的“標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)集。

Imagenet數(shù)據(jù)集有1400多萬(wàn)幅圖片，涵蓋2萬(wàn)多個(gè)類別；其中有超過(guò)百萬(wàn)的圖片有明確的類別標(biāo)注和圖像中物體位置的標(biāo)注。

數(shù)據(jù)集大?。簙1TB

-：http://www.image-net.org/about-stats

CIFAR-10包含10個(gè)類別，50,000個(gè)訓(xùn)練圖像，彩色圖像大?。?2x32，10,000個(gè)測(cè)試圖像。CIFAR-100則是包含100個(gè)類，每類有600張圖片，其中500張用于訓(xùn)練，100張用于測(cè)試；這100個(gè)類分組成20個(gè)超類。圖像類別均有明確標(biāo)注。CIFAR對(duì)于圖像分類算法測(cè)試來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常不錯(cuò)的中小規(guī)模數(shù)據(jù)集，雖然用得人比以前少了很多，但仍然能用它做有趣的合理性測(cè)試。

數(shù)據(jù)集大小：~170MB

-：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

4、COCO

COCO數(shù)據(jù)集由微軟贊助，其對(duì)于圖像的標(biāo)注信息不僅有類別、位置信息，還有對(duì)圖像的語(yǔ)義文本描述，COCO數(shù)據(jù)集的開源使得近兩三年來(lái)圖像分割語(yǔ)義理解取得了巨大的進(jìn)展，也幾乎成為了圖像語(yǔ)義理解算法性能評(píng)價(jià)的“標(biāo)準(zhǔn)”數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)集大小：~40GB

-：http://mscoco.org/

5、PASCAL VOC

PASCAL VOC圖片集包括20個(gè)目錄：人類；動(dòng)物（鳥、貓、牛、狗、馬、羊）；交通工具（飛機(jī)、自行車、船、公共汽車、小轎車、摩托車、火車）；室內(nèi)（瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙發(fā)、電視）。PASCAL VOC挑戰(zhàn)賽是視覺對(duì)象的分類識(shí)別和檢測(cè)的一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試，提供了檢測(cè)算法和學(xué)習(xí)性能的標(biāo)準(zhǔn)圖像注釋數(shù)據(jù)集和標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)集大?。簙2GB

-：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html

6、FDDB

FDDB是全世界最具權(quán)威的人臉檢測(cè)評(píng)測(cè)平臺(tái)之一，包含2845張圖片，共有5171個(gè)人臉作為測(cè)試集。測(cè)試集范圍包括：不同姿勢(shì)、不同分辨率、旋轉(zhuǎn)和遮擋等圖片，同時(shí)包括灰度圖和彩色圖，標(biāo)準(zhǔn)的人臉標(biāo)注區(qū)域?yàn)闄E圓形。該數(shù)據(jù)集的圖片來(lái)自于美聯(lián)社和路透社新聞報(bào)道圖片，并刪除了重復(fù)圖片。

數(shù)據(jù)集大?。簙550MB

-：http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/

深度學(xué)習(xí) 機(jī)器視覺

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