花卉数据集5类 （花卉品种调查表）

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自然场景这些数据集,值得拥有!

1、GOT-10k数据集是一个用于户外对象跟踪的大型多样性数据集，涵盖了560多个类别的现实世界移动对象和80多个类别的运动模式。包含超过10000个运动对象的片段和超过150万个手动标记的边界框。OTB100数据集包含100个序列，用于多种目标的追踪。

2、马萨诸塞州建筑遥感影像数据集：挑战性的建筑分割任务，包含151幅波士顿地区航拍图像，用于比较和改进分割算法。 多景观航空影像数据集：包含12，000张图像，涵盖了多种自然和城市景观，用于场景分类和识别。

3、LFW，无约束自然场景人脸识别数据集，包含13000多张知名人士不同朝向、表情与光照环境下的人脸图片，旨在测试人脸识别准确率。该数据集随机选取6000对人脸，其中3000对同一个人，3000对不同人，系统需对每对照片进行“是”或“否”识别。

4、Quora Question Incincerity数据集：这是一个非常有趣的数据集，源于Quora问答网站。数据集旨在预测问题是否真诚，即是否在寻找有用答案，而非发表声明或带有负面情绪。通过解决文本分类问题，学习者可以深入了解如何检测有毒和误导性内容。此外，该数据集的相关文章提供了深入学习NLP文本分类的资源。

5、汉语问答数据集 简介：针对中文问答系统的数据集。 数据特点：包含了大量的问答对，问题类型多样，涵盖了日常生活、学术知识等多个领域。 应用场景：适用于问答系统的训练和评估，以及知识推理等NLP任务。

6、TUD数据集是2009年发布的，包含11个场景和12个物体。每个场景由多个序列组成，每个序列都包含一个物体在不同的背景下进行运动，并且包含多种类型的运动和复杂的光照变化。该数据集总共包含较少的数据，在实验中通常用作较小规模目标跟踪问题的基准。

深度学习数据集—水果数据集大合集

水果图片数据集（8类）800张左右的橘子、菠萝、苹果、木瓜、火龙果、香蕉、樱桃和芒果图片，分训练、测试和验证集。链接：[8类水果数据集](download_link1) 葡萄叶片数据集（11个品种）1009张高清葡萄叶片图片，包括欧塞尔罗伊赤霞珠等11个品种，可用于识别和分析。

水果数据集Fruit-Dataset：包含262种水果，总计225，640张图像，是训练水果分类模型的理想资源。部分数据需自行清洗，以确保模型识别准确度。Fruits 360蔬果数据集：包含131种水果，90483张高质量图片，适合研究，但不适合实际应用，因为图片背景多为白色，且存在大量相似角度的图片。

深度学习常用数据集介绍： ImageNet 简介：ImageNet是一个大型图像数据库，用于视觉对象识别的研究开发。它包含上千万张标注过的图片，涵盖两万多个类别。其中，ILSVRC 2012子集是常用的训练集和验证集，分别有128万张和5万张图片。 特点：每张图片都有详细的标签对应，是许多研究和项目的基础。

图像数据集 MNIST： 手写数字数据集，包含60，000个训练样本与10，000个测试样本，适用于实际数据中的学习与深度识别模式。大小：50 MB。 MS-COCO： 包含大量标注的图像，用于物体检测、分割和字幕生成。大小：25 GB（压缩），包含330，000张图像、80个对象类别、每张图像5个标签与关键点。

情感分类数据集整理,包含二分类三分类五分类

1、二分类数据集： 数据集特点：包含大量数据的二元情感分类数据集，每条评论正负比为1：1，数据集丰富。 数据规模：每个数据集包含5000条评论。 划分比例：训练集、验证集、测试集比例为8：1：1。 示例数据：以json格式展示，每条评论长度可能较长。

2、一个包含5，000条评论的二分类数据集，训练：测试：验证=8：1：1，正负比例为1：1。一个三分类任务，如Amazon Instant Video，包含5，000条评论，比例为2：2：1（positive/negative/neutral）。另一个二分类数据集，包含更多数据，每个评论长度较长。

3、每个数据集包含5000条评论，划分比例为8：1：1，正负比为1：1。这是一个包含大量数据的二元情感分类数据集，比以往基准数据集更加丰富。以下为示例数据。每条评论长度明显较长。数据集包含11855条评论，划分比例为4：2：1，标签均衡（负面、稍微负面、中性、稍微正面或正面）。

计算机视觉领域经典的数据集

1、字符数据集：- MNIST：手写数字识别的入门数据集，包含6万训练样本和1万测试样本，每张图像28x28像素。- SVHN：真实世界数字识别，规模大，预处理要求低，适用于场景图像识别。 物体数据集：- CIFAR 10/100：小尺寸彩色图像，涵盖日常生活类别，如飞机、车辆等。

2、本文概述了几个计算机视觉领域中常用的权威数据集，包括PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO、人脸检测和行人检测等。 PASCAL VOCPASCAL VOC，作为计算机视觉的奠基之作，由Mark Everingham和Luc van Gool等人创建，包含超过7万张图片，涵盖20类对象。

3、常用数据集包括PASCAL VOC、CityScapes和ADE20K。PASCAL VOC主要适用于增量分割，CityScapes提供了粗细标注，而ADE20K则类别丰富但精度较低，它们都是评估语义分割算法性能的重要资源。