目錄

1、MNIST?

2、ImageNet?

4、COCO?

5、PASCAL VOC

6、FDDB

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1、MNIST?

深度學(xué)習領(lǐng)域的入門數(shù)據(jù)集，當前主流的深度學(xué)習框架幾乎都將MNIST數(shù)據(jù)集的處理入門第一教程。MNIST是一個手寫數(shù)字數(shù)據(jù)庫，它有60000個訓(xùn)練樣本集和10000個測試樣本集，每個樣本圖像的寬高為28*28，數(shù)字放在一個歸一化的、固定尺寸的圖片的中心。

數(shù)據(jù)集大小：~12MB

下載地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html

2、ImageNet?

Imagenet數(shù)據(jù)集是目前深度學(xué)習圖像領(lǐng)域應(yīng)用得非常多的一個領(lǐng)域，關(guān)于圖像分類、定位、檢測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，有專門的團隊維護，使用非常方便，在計算機視覺領(lǐng)域研究論文中應(yīng)用非常廣，幾乎成為了目前深度學(xué)習圖像領(lǐng)域算法性能檢驗的“標準”數(shù)據(jù)集。

Imagenet數(shù)據(jù)集有1400多萬幅圖片，涵蓋2萬多個類別；其中有超過百萬的圖片有明確的類別標注和圖像中物體位置的標注。

數(shù)據(jù)集大小：~1TB

下載地址：http://www.image-net.org/about-stats

CIFAR-10包含10個類別，50,000個訓(xùn)練圖像，彩色圖像大小：32x32，10,000個測試圖像。CIFAR-100則是包含100個類，每類有600張圖片，其中500張用于訓(xùn)練，100張用于測試；這100個類分組成20個超類。圖像類別均有明確標注。CIFAR對于圖像分類算法測試來說是一個非常不錯的中小規(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試。

數(shù)據(jù)集大小：~170MB

下載地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

4、COCO?

COCO數(shù)據(jù)集由微軟贊助，其對于圖像的標注信息不僅有類別、位置信息，還有對圖像的語義文本描述，COCO數(shù)據(jù)集的開源使得近兩三年來圖像分割語義理解取得了巨大的進展，也幾乎成為了圖像語義理解算法性能評價的“標準”數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)集大小：~40GB

下載地址：http://mscoco.org/?

5、PASCAL VOC

PASCAL VOC圖片集包括20個目錄：人類；動物（鳥、貓、牛、狗、馬、羊）；交通工具（飛機、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)賽是視覺對象的分類識別和檢測的一個基準測試，提供了檢測算法和學(xué)習性能的標準圖像注釋數(shù)據(jù)集和標準的評估系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)集大小：~2GB

下載地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html

6、FDDB

FDDB是全世界最具權(quán)威的人臉檢測評測平臺之一，包含2845張圖片，共有5171個人臉作為測試集。測試集范圍包括：不同姿勢、不同分辨率、旋轉(zhuǎn)和遮擋等圖片，同時包括灰度圖和彩色圖，標準的人臉標注區(qū)域為橢圓形。該數(shù)據(jù)集的圖片來自于美聯(lián)社和路透社新聞報道圖片，并刪除了重復(fù)圖片。

數(shù)據(jù)集大小：~550MB

下載地址：http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习常用数据集资源（计算机视觉领域）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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