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。
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;
第一视角视频数据集。Facebook和NUS、MIT等高校联合推出3000小时的第一视角视频数据集Ego4D
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。
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。
水果蔬菜数据。包含90483张图,131个种类,100像素。
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。