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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。

城市街道场景。是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。 它主要包含来自50个不同城市的街道场景，拥有5000张在城市环境中驾驶场景的高质量像素级注释图像。此外，它还有20000张粗糙标注的图像。

水果蔬菜数据。包含90483张图，131个种类，100像素。

识别图中文字。

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。

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。