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……
水果蔬菜数据。包含90483张图,131个种类,100像素。
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。
32像素图片。CIFAR-10包含了10个种类的图片,包括飞机,汽车,鸟.....图片是彩色的。总共60,000个样本。CIFAR-100包含了100个种类,但是总共也只有60,000个样本。
目标分割数据。DAVIS(Densely-Annotated VIdeo Segmentation)数据集是视频目标分割(VOS)任务中最重要的数据集之一。
最大图片集合。大约1500万张图片,2.2万个分类,一般情况下只用子数据集就可以了。。每张都经过了严格的人工标注。数据集还是按照WordNet框架组织的,WordNet模拟的就是人类对事物的识别系统。
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。