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。
水果蔬菜数据。包含90483张图,131个种类,100像素。
检测图内中文。
场景图片。包含10个场景类别,例如卧室、固房、客厅、教室等场景图像。每类场景大约有120,000至3,000,000张图片。
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。
最大自动驾驶数据集。包括了1000万张无标注图片以及2万张带标注图片。SODA10M数据集收集了不同城市在不同天气条件、时间段以及位置的场景。 晴天雨天、白天夜晚、城市高速园区…… 更重要的是,覆盖面很广。 1000万张无标注图片来自32个城市,囊括了国内大部分地区。
图像理解。为了使计算机理解图像,数据集中的图片被划分成一个个区域,每个区域都有与其对应的一句自然语言描述。共108,077张图。