铜灵 发自 凹非寺

量子位 出品| 大众号 QbitAI

想自己构建机器学习模型,没想到首先就卡在了第一步。

网上各种数据集鱼龙混杂,质量也良莠不齐,简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集,还要挨个跑到各数据集的网站,两个字:费事

怎么才干高效找到机器学习领亚城稻丁域规划最大质量最高的数据集?墨道儒尊

为了呼应广阔网友的呼声,网友u/Upd木口亚矢,全网100个大型机器学习数据集汇总,这个网站非保藏不可 | 资源,coughraftDev将全网最大的机器学习数据集收拾聚集,并对这些数据集进行了分类和介绍。

想找心仪数据集,现在一望而知。网友纷纷表示:很满足!



太便利了

这个网站上,共收集到了100多个业界最大型的数据集。

依据使命类别,这些数据会集又分为三大类:核算liveboycam机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和音频数据集。



在网站主页,一眼扫过去能够看到数据集称号、发布时刻、扼要介绍、开源协议、相关论文等重要信息,查找起来非木口亚矢,全网100个大型机器学习数据集汇总,这个网站非保藏不可 | 资源,cough常便利。



点进去就直接跳转到网站主页了,悄悄一点,免去了你挨个查找每个数据集地址的费事。

神仙数据集

清单中罗列的数据会集,不乏一些风趣的业界闻名数据集,木口亚矢,全网100个大型机器学习数据集汇总,这个网站非保藏不可 | 资源,cough在许多的机器学习使命中,这些数据集都是最有用家法打屁股、呈现场次最高的那一批。

都是哪些神仙数据集?

核算机视觉范畴

先来看一下CV范畴,汇总中收纳了70个大型数据集,许多常常遇到的经典数据集都在里边。

看看你能认出几个:



其间,包含了英伟达上一年12月开源的人脸数据集FFHQ(Flickr-Faces-HQ),内含7万张10241024分辨率的高清人脸大图。



它供给了高度多样化、高质量的人脸数据,而且涵盖了比现有高分辨率数据集(如CelebA-HQ)更多的改变,比方更多佩带眼镜、帽子的相片。

也有一些了解的中国企业身影。

比方木口亚矢,全网100个大型机器学习数据集汇总,这个网站非保藏不可 | 资源,cough百度木口亚矢,全网100个大型机器学习数据集汇总,这个网站非保藏不可 | 资源,cough敞开的主动驾毕庆堂驶数据集Ap同性恋老头olloScape,包含感知、仿真场景、路网数据楚雅赵然等数十万帧逐像素语义切割木口亚矢,全网100个大型机器学习数据集汇总,这个网站非保藏不可 | 资源,cough标示的高分辨率图画数王元碧据。

数据集采用了逐像素语义切割标示的方法,是环境杂乱、标示精准、数据量大的主动驾驶数据集。



腾讯开源的Tencent ML-Images项目,其多标签广西40斤过山峰视频图画数据集ML-Images包含了1800万图画和1.1万多种常见物体类别,比谷歌开源的Open Images数据集还丰厚不少。

当然,像ImageNet、KITTI、COCO、Cityscapes等这样的老牌经典数据集也都在里边。

自然语言处理(性饥渴NLP)范畴

NLP范畴现在有26个数据集:



斯坦福大学NLP组的SQuAD 2.0你得了解一下,和一代比较,2.0版在添加对立性问题的一起,也新增了一项“判别一个问题能否依据供给的阅览文本作答”的使命。

SQuAD 2.0中不只包含十万个问题-答案对,还有超越五万个由人类众包者对立性彩漫地规划的无法答复的问题。



C天不藏奸演员表oQA数据集也是斯坦福开发的对话数据集,包含来自8k组对话的郑东胜127k个带有答案的问题。这些对话触及 7 个不同范畴,每组对话的均匀长度为15轮,每一轮对话都由问题和答复组成。



此外,DeepMind的Q&A问答数据集、微软的MS MARCO机器阅览了解数据集、三名中国学生推出的H木口亚矢,全网100个大型机器学习数据集汇总,这个网站非保藏不可 | 资源,coughotpotQA新式问答数据都阳鳗鱼集等,都能够在这份清单中一键直达。

音频数据集

还有四个大型音频数据集:



谷歌的大规划音频数据集AudioSet,包含632类的音频类别以及2084320 条人工符号磁力云的每段10秒的声响编排片段,掩盖大范围人类与动物、乐器与音乐门户、日常环境声响。



谷歌NSynth数据集,收录了从1000种乐器中收集的许多注释的音符,包含不同的音高和速率,比同类的公共数据集大了一个数量级。

草创公司Mozilla发布的Common Voice数据集,内含2万名英语志愿者500小时、40万份录音,语料库也在不断扩大中。



还有LibriSpeech ASR cor情乱梨花村pus语音数据集,包含1000小时的英文发音和对应文字,数据来自LibriVox项目的有声读物,是一个大型的语料数据库。

传送门

这份清单中还有许多有用风趣的数据集,记住自己也去探究一遍。

现在,数据集集合还在继续更新中,记住及时保藏。

数据集地址:

https://www.datasetlist.com/

作者系网易新闻网易号“各有情绪”签约作者

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