开放的数据训练集合 图片部分

1. ImageNet

   • 官方网站: http://www.image-net.org/

2. COCO (Common Objects in Context)

   • 官方网站: https://cocodataset.org/#home

3. CIFAR-10/CIFAR-100

   • 官方网站: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

4. ADE20K

   • 官方网站: http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/

5. PASCAL VOC

   • 官方网站: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

6. Places

   • 官方网站: http://places2.csail.mit.edu/

7. Food-101

   • 官方网站: https://www.vision.ee.ethz.ch/datasets_extra/food-101/

8. Stanford Cars Dataset

   • 官方网站: https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

9. Oxford Flowers Dataset

   • 官方网站: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/

10. UCF101

    • 官方网站: https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php

11. Kinetics

    • 由于Kinetics数据集的下载方式可能随时间变化，请通过搜索“Kinetics dataset”在DeepMind的官方页面或其他数据集共享平台查找最新的下载信息。

12. Fashion MNIST

    • GitHub页面: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

13. CelebA

    • 官方网站: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html

14. GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark)

    • 官方网站: http://benchmark.ini.rub.de/?section=gtsrb&subsection=dataset

15. ChestX-ray8

    • 由于ChestX-ray8数据集的下载方式可能随时间变化，请通过搜索“ChestX-ray8 dataset”在相关医学研究页面或数据集共享平台查找最新的下载信息。

16. EMNIST

    • 官方网站: https://www.nist.gov/itl/products-and-services/emnist-dataset

17. Street View House Numbers (SVHN)

    • 官方网站: http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

18. Facial Keypoints Detection (FKDD)

    • 由于FKDD数据集的具体获取方式可能会变化，建议通过搜索“Facial Keypoints Detection dataset”来找到最新的下载源。

19. Open Images Dataset

    • 官方网站: https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

20. Animals with Attributes (AWA)

    • 由于AWA数据集的具体获取方式可能会变化，建议通过搜索“AWA dataset”来找到最新的下载源。

1. ImageNet: 一个大规模的图像数据库，设计用于视觉对象识别软件研究。超过1400万张图像，22000个类别。获取方式：ImageNet官方网站

2. COCO (Common Objects in Context): 用于目标检测、分割和字幕的数据集，包含超过200,000张图像。获取方式：COCO官方网站

3. CIFAR-10/CIFAR-100: 用于图像识别的数据集，CIFAR-10包含10个类别的60000张32x32图像，CIFAR-100包含100个类别。获取方式：CIFAR官方网站

4. ADE20K: 用于场景解析的数据集，包含多种场景和对象。获取方式：ADE20K官方网站

5. PASCAL VOC: 包含目标检测、图像分类、目标分割等多个挑战，图像包含20个类别。获取方式：PASCAL VOC官方网站

6. Places: 场景分类数据集，含有大量不同场景的图像。获取方式：Places官方网站

7. Animals with Attributes (AWA): 动物图像数据集，包含属性标注。由于AWA数据集的具体获取方式可能会变化，建议通过搜索“AWA dataset”来找到最新的下载源。

8. Food-101: 包含101种食物类别的图像数据集。获取方式：Food-101官方网站

9. Stanford Cars Dataset: 汽车图像数据集，包含车型注释。获取方式：Stanford Cars Dataset官方网站

10. Oxford Flowers Dataset: 包含102种花类别的图像数据集。获取方式：Oxford Flowers Dataset官方网站

11. UCF101: 人类动作视频数据集，包含多个动作类别。获取方式：UCF101官方网站

12. Kinetics: 大规模动作视频数据集，由DeepMind发布。获取方式可能会变化，建议通过搜索“Kinetics dataset”来找到最新的下载源。

13. Fashion MNIST: 时尚产品图像数据集，用于替代MNIST手写数字数据集。获取方式：Fashion MNIST GitHub页面

14. CelebA: 大规模名人脸部属性数据集。获取方式：CelebA官方网站

15. GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark): 德国交通标志识别基准数据集。获取方式：GTSRB官方网站

16. ChestX-ray8: 包含多种胸部疾病的X光图像数据集。获取方式可能会变化，建议通过搜索“ChestX-ray8 dataset”来找到最新的下载源。

17. EMNIST: 扩展的MNIST数据集，包含手写字母和数字。获取方式：EMNIST官方网站

18. Street View House Numbers (SVHN): 包含街道视图中的房屋号码的图像数据集。获取方式：SVHN官方网站

19. Facial Keypoints Detection (FKDD): 包含面部关键点的图像数据集。由于FKDD数据集的具体获取方式可能会变化，建议通过搜索“Facial Keypoints Detection dataset”来找到最新的下载源。

20. Open Images Dataset: 由Google发布的大规模图像数据集，包含数百万个图像和标注。获取方式：Open Images Dataset官方网站

 

 

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