目錄

1、MNIST?

2、ImageNet?

4、COCO?

5、PASCAL VOC

6、FDDB

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1、MNIST?

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

數據集大小：~12MB

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

2、ImageNet?

Imagenet數據集是目前深度學習圖像領域應用得非常多的一個領域，關于圖像分類、定位、檢測等研究工作大多基于此數據集展開。Imagenet數據集文檔詳細，有專門的團隊維護，使用非常方便，在計算機視覺領域研究論文中應用非常廣，幾乎成為了目前深度學習圖像領域算法性能檢驗的“標準”數據集。

Imagenet數據集有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。

數據集大小：~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模數據集，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。

數據集大小：~170MB

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

4、COCO?

COCO數據集由微軟贊助，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數據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”數據集。

數據集大小：~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（瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙發、電視）。PASCAL VOC挑戰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習性能的標準圖像注釋數據集和標準的評估系統。

數據集大小：~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，標準的人臉標注區域為橢圓形。該數據集的圖片來自于美聯社和路透社新聞報道圖片，并刪除了重復圖片。

數據集大小：~550MB

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

總結

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）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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