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数据集汇总
寻找一个好用的数据集需要注意以下几点: 数据集不混乱,否则要花费大量时间来清理数据; 数据集不应包含太多行或列,否则会难以使用; 数据越干净越好,清理大型数据集可能非常耗时; 应该预设一个有趣的问题,而这个问题又可以用数据来回答 学术分享,原链接: https://blog.csdn.net/qq_53904578/article/details/124414068 数据集网站AI Studio数据集:开放数据集-百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区 天池数据集:数据集-阿里系唯一对外开放数据分享平台 Papers With Code数据集:Machine Learning Datasets | Papers With Code Kaggle 数据集:Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle爱竞赛的盆友们应该很熟悉了,Kaggle上有各种有趣的数据集,拉面评级、篮球数据、甚至西雅图的宠物许可证。 Graviti Open Datasets:公开数据集下载,优质机器学习数据集,图像识别、NLP免费获取 | 格物钛,非结构化数据平台 Huggingface数据集:Hugging Face – The AI community building the future. CLUE 数据集:https://www.cluebenchmarks.com/dataSet_search.html UCI机器学习库:最古老的数据集源之一,是寻找有趣数据集的第一站。可以直接从UCI机器学习库下载,无需注册 VisualData:分好类的计算机视觉数据集 目前为止:天池、kaggle、uci是个人使用最多的平台 具体数据集KITTI数据集:The KITTI Vision Benchmark Suite (cvlibs.net) Cityscapes:Cityscapes Dataset – Semantic Understanding of Urban Street Scenes (cityscapes-dataset.com) 牛津数据集:Datasets (ox.ac.uk) ApolloScape:Apollo Scape BDD100K:Berkeley DeepDrive Waymo Open Dataset:GitHub - waymo-research/waymo-open-dataset: Waymo Open Dataset nuScenes数据集:https://www.nuscenes.org/download 3D Photography Dataset:(uiuc.edu) Matterport 3D重建数据集:Capture, share, and collaborate the built world in immersive 3D (matterport.com) NoW Dataset:(mpg.de) Pix3D:Pix3D (mit.edu) Replica Dataset:GitHub - facebookresearch/Replica-Dataset: The Replica Dataset v1 as published in https://arxiv.org/abs/1906.05797 . Scan2CAD:[GitHub - skanti/Scan2CAD: CVPR'19] Dataset and code used in the research project Scan2CAD: Learning CAD Model Alignment in RGB-D Scans ScanNet:ScanNet | Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes (scan-net.org) NYC3Dcars:NYC3DCars (cornell.edu) Expressive Hands and Faces:Computer Vision Group - Home (tum.de) TUM数据集:SMPL-X (mpg.de) EUROC数据集:[kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasets (ethz.ch) 医疗医学影像数据集肺结节数据库LIDC-IDRI:LIDC-IDRI - The Cancer Imaging Archive (TCIA) Public Access - Cancer Imaging Archive Wiki 乳腺图像数据库DDSM MIAS:http://deckard.mc.duke.edu/ddsm_sql/book1.html 医学图像问答:Medical Image Format FAQ ISBI:Challenges - Grand Challenge github:https://github.com/linhandev/dataset MIMIC-III:MIT计算生理学实验室的公开数据集,标记了约40000名重症监护患者的健康数据,包括人口统计学、生命体征、实验室测试、药物等维度。 图片Labelme:带注释的大型图像数据集。 ImageNet:大家熟悉的ImageNet,女神李飞飞参与创建,同名比赛影响整个计算机视觉界。 LSUN:场景理解与许多辅助任务(房间布局估计,显著性性预测等) MS COCO:同样也是知名计算机视觉数据集,同名比赛每年都被中国人屠榜。 COIL 100:100个不同的物体在360度旋转的每个角度成像。 视觉基因组:非常详细的视觉知识库。 谷歌开放图像:在知识共享下的900万个图像网址集合“已经注释了超过6000个类别的标签”。 野外标记面:13000张人脸标记图像,可以用于开发涉及面部识别的应用程序。 斯坦福狗子数据集:20580张狗子的图片,包括120个不同品种。 室内场景识别:包含67个室内类别,15620个图像。 情绪分析多域情绪分析数据集:一个稍老一点的数据集,用到了来自亚马逊的产品评论。 IMDB评论:用于二元情绪分类的数据集,不过也有点老、有点小,有大约25000个电影评论。 斯坦福情绪树库:带有情感注释的标准情绪数据集。 Sentiment140:一个流行的数据集,它使用160,000条预先删除表情符号的推文。 Twitter美国航空公司情绪:2015年2月美国航空公司的Twitter数据,分类为正面,负面和中性推文。 自然语言处理NLPHotspotQA数据集:具有自然、多跳问题的问答数据集,具有支持事实的强大监督,以实现更易于解释的问答系统。 安然数据集:来自安然高级管理层的电子邮件数据。 亚马逊评论:包含18年来亚马逊上的大约3500万条评论,数据包括产品和用户信息,评级和文本审核。 Google Books Ngrams:Google Books中的一系列文字。 Blogger Corpus:收集了来自blogger.com的681,288篇博文,每篇博文至少包含200个常用英语单词。 维基百科链接数据:维基百科的全文,包含来自400多万篇文章的近19亿个单词,可以按段落、短语或段落本身的一部分进行搜索。 Gutenberg电子书列表:Gutenberg项目中带注释的电子书书单。 Hansards加拿大议会文本:来自第36届加拿大议会记录的130万组文本。 Jeopardy:来自问答节目Jeopardy的超过200,000个问题的归档。 英文垃圾短信收集:由5574条英文垃圾短信组成的数据集。 Yelp评论:Yelp,就是美国的“大众点评”,这是他们发布的一个开放数据集,包含超过500万条评论。 UCI的Spambase:一个大型垃圾邮件数据集,对垃圾邮件过滤非常有用。 自动驾驶Berkeley DeepDrive BDD100k:目前最大的自动驾驶数据集,包含超过100,000个视频,其中包括一天中不同时段和天气条件下超过1,100小时的驾驶体验。其中带注释的图像来自纽约和旧金山地区。 百度Apolloscapes:度娘的大型数据集,定义了26种不同物体,如汽车、自行车、行人、建筑物、路灯等。 Comma.ai:超过7小时的高速公路驾驶,细节包括汽车的速度、加速度、转向角和GPS坐标。 牛津的机器人汽车:这个数据集来自牛津的机器人汽车,它于一年时间内在英国牛津的同一条路上,反反复复跑了超过100次,捕捉了天气、交通和行人的不同组合,以及建筑和道路工程等长期变化。 城市景观数据集:一个大型数据集,记录50个不同城市的城市街景。 CSSAD数据集:此数据集对于自动驾驶车辆的感知和导航非常有用。不过,数据集严重偏向发达国家的道路。 KUL比利时交通标志数据集:来自比利时法兰德斯地区数以千计的实体交通标志的超过10000条注释。 MIT AGE Lab:在AgeLab收集的1,000多小时多传感器驾驶数据集的样本。 LISA:UC圣迭戈智能和安全汽车实验室的数据集,包括交通标志、车辆检测、交通信号灯和轨迹模式。 博世小交通灯数据集:用于深度学习的小型交通灯的数据集。 LaRa交通灯识别:巴黎的交通信号灯数据集。 WPI数据集:交通灯、行人和车道检测的数据集。 公共政府数据集Data.gov:该网站可以从多个美国政府机构下载数据,包括各种奇怪的数据,从政府预算到考试分数都有。不过,其中大部分数据需要进一步研究。 食物环境地图集:本地食材如何影响美国饮食的数据。 学校财务系统:美国学校财务系统的调查。 慢性病数据:美国各地区慢性病指标数据。 美国国家教育统计中心:教育机构和教育人口统计数据,不仅有美国的数据,也有一些世界上其他地方的数据。 英国数据服务:英国最大的社会、经济和人口数据集。 数据美国:全面可视化的美国公共数据。 中国国家统计局:http://www.stats.gov.cn/ |
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