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1. CIFAR-10 & CIFAR-100

? ? CIFAR-10包含10個類別，50,000個訓練圖像，彩色圖像大小：32x32，10,000個測試圖像。

? ? （類別：airplane，automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck）

? ? （作者：Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton）

? ? （數據格式：Python版本、Matlab版本、二進制版本<for C程序>）

?CIFAR-100與CIFAR-10類似，包含100個類，每類有600張圖片，其中500張用于訓練，100張用于測試；這100個類分組成20個超類。每個圖像有一個"find" label和一個"coarse"label。

2. 圖像分類結果及對應的論文

? ? 圖像分類結果及應的論文，包含數據集：MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、SVHN、ILSVRC2012 task 1 ? ??

? ??ILSVRC：?ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge

3. ImageNet

? ? ImageNet相關信息如下：

? ? 1）Total number of non-empty synsets: 21841
? ? 2）Total number of images: 14,197,122
? ? 3）Number of images with bounding box annotations: 1,034,908
? ? 4）Number of synsets with SIFT features: 1000
? ? 5）Number of images with SIFT features: 1.2 million

4. COCO

? ? COCO(Common Objects in Context)是一個新的圖像識別、分割、和字幕數據集，它有如下特點：

? ? 1）Object segmentation

? ? 2）Recognition in Context
? ? 3）Multiple objects per image
? ? 4）More than 300,000 images
? ? 5）More than 2 Million instances
? ? 6）80 object categories
? ? 7）5 captions per image
? ? 8）Keypoints on 100,000 people

? ? COCO 2016 Detection Challenge(2016.6.1-2016.9.9)和COCO 2016 Keypoint Challenge(2016.6.1-2016.9.9)已經由Microsoft發起 由ECCV 2016(ECCV：European Conference On Computer Vision )。

4. 3D數據

? ?1）RGB-D People Dataset

? ? ?2）NYU Hand Pose Dataset?code

? ?3）Human3.6M (3D Human Pose Dataset)

? ? ? ? ?- 《Iterated Second-Order Label Sensitive Pooling for 3D Human Pose Estimation》

5. 人臉Dataset

? ?1）LFW (Labeled Faces in the Wild)?

6. Stereo Datasets

? ?2）Middlebury Stereo Datasets

? ?3）KITTI Vision Benchmark Suite

7. 普林斯頓大學人工智能自動駕駛汽車項目

? ?1）Deep Drive

? ? 2）Source Code and Data

特別地：各領域公開的數據集

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25138563

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一些机器学习数据集(Dataset)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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