数据集大全:25个深度学习的开放数据集
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发布时间：2024-10-23 21:08
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深度学习的关键是训练，而数据集是训练过程的核心。在探索深度学习领域时，获取合适的训练数据至关重要。然而，许多高质量的数据集往往受限于版权或专有性，使得公开获取变得困难。本文旨在提供一系列深度学习的开放数据集，以供深度学习爱好者和从业者使用，从而提升模型性能并促进技术进步。
数据集的选择主要基于它们在图像处理、自然语言处理和音频/语音处理领域的应用。以下为部分数据集的概览与特点：
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。 ImageNet: 根据WordNet结构组织的图像数据集，包含1000个类别的图像，用于学习和理解图像内容。大小：150 GB。 Open Images数据集: 包含近900万个图像URL，跨越数千个类别的图像级标签与边界框注释。大小：500 GB（压缩）。 VisualQA: 结合相关图像的开放问题数据集，用于训练模型理解视野和语言关系。大小：25 GB（压缩）。 SVHN: 用于开发对象检测算法的真实世界图像数据集，具有超过600,000个图像标签。大小：2.5 GB。 CIFAR-10: 包含60,000张图像的10个类别的数据集，用于图像分类任务。大小：170 MB。 Fashion-MNIST: 类似MNIST的时尚产品数据库，包含60,000个训练图像与10,000个测试图像。大小：30 MB。 自然语言处理数据集 IMDB评论: 二元情感分类数据集，包含25,000个电影评论与更多未标记数据。大小：80 MB。 二十个新闻组（Twenty Newsgroups）: 包含来自20个不同新闻组的新闻文章数据集。大小：20 MB。 Sentiment140: 用于情感分析的数据集，包含160,000条推文。大小：80 MB（压缩）。 WordNet: 英文synsets的大型数据库，用于构建NLP工具。大小：10 MB。 Yelp评论: 包含数百万用户评论与商业属性的开放数据集。大小：2.66 GB JSON，2.9 GB SQL与7.5 GB照片（全部压缩）。 维基百科语料库: 维基百科全文集合，包含近19亿字。大小：20 MB。 博客作者身份语料库: 包含来自数千名博主的博客帖子数据集。大小：300 MB。 音频/语音数据集 免费口语数字数据集: 用于识别口头数字的音频样本数据集。大小：10 MB。 免费音乐档案（FMA）: 包含全长度与高品质音频、预先计算特征与音轨元数据的数据集。大小：1000 GB。 舞厅（Ballroom）: 包含舞厅跳舞音频文件的数据集。大小：14 GB（压缩）。 百万歌曲数据集: 包含一百万当代流行音乐曲目的音频功能与元数据集合。大小：280 GB。 LibriSpeech: 包含大约1000小时的英语语音语料库。大小：60 GB。 VoxCeleb: 大型说话人识别数据集，包含约1,200名名人的话语。大小：150 MB。通过这些开放数据集的使用，深度学习爱好者和从业者可以丰富模型训练的数据资源，进而提升模型性能、解决实际问题并推动技术发展。这些数据集不仅涵盖了多个领域，还包含了不同层次的复杂性和挑战，为研究人员和开发者提供了宝贵的学习和实践机会。
