Datasets

机器学习数据集，数据集是被标记标签（manual labeling）的数据，数据的类型是多样的，包括：图片、音频、文本等

分类

数据集从功能上分类：

• Training set
• Test set
• Dev set
• 等

类别

• MNIST: 经典的小型（28x28 像素）灰度手写数字数据集，共 10 类，用于灰度数据图像识别。训练集 60000 张，测试集 10000 张。
• CIFAR10: 10 个类别，32x32 像素彩色图像，用于图像分类。训练集 50000 张，测试集 10000 张。
• CIFAR100: 100 个类别，32x32 像素彩色图像，用于图像分类。训练集 50000 张，测试集 10000 张。
• IMDB REVIEWS: 电影影评情感分类，训练集 25000 条评论，正面评价标为 1，负面评价标为 0。测试集 25000 条评论。
• TF FLOWERS: 数据集为五种花朵数据集，分别为雏菊（daisy），郁金香（tulips），向日葵（sunflowers），玫瑰（roses），蒲公英（dandelion）。
• FASHION MNIST: 训练集 60000 张，大小28*28，共10类（0-9），测试集 10000 张图像。
• CATS VS DOGS: Kaggle大数据竞赛的猫狗大战数据集，有1738张图片可供训练。

下载地址

• Open Datasets https://www.kaggle.com/datasets
• MOT17 Challenge https://motchallenge.net/data/MOT17/
• 城市街景实例/语义分割 https://www.cityscapes-dataset.com/
• ImageNet 1000类分类识别数据集 https://image-net.org/
• 大型目标跟踪数据集 https://got-10k.aitestunion.com
• RoBERTa预训练模型 https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?tab=BB08J2
• 视网膜病变研究的数据集 http://drive.grand-challenge.org/
• 密集人群中行人跟踪数据集（多目标跟踪） https://motchallenge.net/data/MOT20/
• 自动驾驶场景数据集 https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
• 航拍图像物体检测数据集 https://captain-whu.github.io/DOTA
• ADE20K场景语义分割数据集 https://sceneparsing.csail.mit.edu

说明

• 数据通常是混乱（messy）的
  • limitations of ML
  • Insufficient data
  • Mislabeled data
  • Ambiguous labels
• Garbage in, Garbage out
• Data 的问题包括：
  • 错误的labels
  • 错误的value
• having more data almost never hurts
• small datasets, already can make progress