alphafold

医学图像数据集。MedMNIST v2 是一个大规模的 2D 和 3D 医学图像分类数据集，包含 12 个 2D 数据集和 6 个 3D 数据集，其中 2D 数据集有 708069 张图片，3D 数据集有 10214 张图片。数据集包含多种模态（X 光片、视网膜 OCT、超声、CT 等）、 多种任务（多分类、二分类、多标签、有序回归）， 数据集规模从百量级到十万量级不等；

自动驾驶数据。是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。

超大图片集合。谷歌发布的图片数据库Open Images，包含了900万标注数据，标签种类超过6000种。谷歌在官方博客中写到，这比只拥有1000个分类的ImageNet 更加贴近实际生活。对于想要从零开始训练计算机视觉模型的人来说，这些数据远远足够了。

大规模中文自然语言处理语料

人脸识别。包含了来源于互联网的13233张来自5749个人的人脸图片，其中有1680个人至少有2张图片。

手写数字图片。训练集样本60,000个，测试集样本10,000个。由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局的工作人员。