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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。

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。

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。

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。

门牌号码图片。SVHN（Street View House Number）Dateset 来源于谷歌街景中的门牌号码。训练集图片73257张，测试集26032张

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。