关于云脑任务输出结果只保留30天的公告>>> 将于2023年2月20日0点开启算力积分消耗>>> 可以查看启智AI协作平台资源说明啦>>> 关于启智集群V100不能访问外网的公告>>>

Category

computer vision natural language processing speech processing computer vision and natural language processing

Task Clear

machine translation question answering system information retrieval knowledge graph text annotation text categorization emotion analysis language modeling speech recognition automatic digest information extraction description generation image classification face recognition image search target detection image description generation vehicle license plate recognition medical image analysis unmanned unmanned security drone VR/AR 2.D vision 2.5D vision 3Dreconstruction image processing video processing visual input system speech coding speech enhancement speech synthesis

License

MIT GPL GFDL Apache 2.0 CC-BY CC-BY-SA CC-BY-NC CC-BY-ND CC0: Public Domain CDLA Permissive 1.0 Open Database License Research or commercial Research and commercial CC-BY-NC-ND CC-BY-NC-SA CC-BY 2.0 CC-BY-SA 2.0 GNU Free Documentation License CC-BY-NC 2.0 CC-BY-ND 2.0 CC-BY-NC-ND 2.0 CC-BY-NC-SA 2.0 Non-commercial CC-BY 3.0 CC-BY-SA 3.0 CC-BY-NC 3.0 CC-BY-ND 3.0 CC-BY-NC-ND 3.0 CC-BY-NC-SA 3.0 CC-BY 4.0 CC-BY-SA 4.0 CC-BY-NC 4.0 CC-BY-ND 4.0 CC-BY-NC-ND 4.0 CC-BY-NC-SA 4.0

Datasets

Sort
Default Newest Oldest Recently updated Least recently updated Most downloaded Collection Nums Most Quote
仅显示平台推荐
imagenet-1K
${starItems[0]}

ImageNet是根据WordNet层次结构组织的图像数据集。在ImageNet中，目标是为了说明每个synset提供平均1000幅图像。 每个concept图像都是质量控制和人为标注的(quality-controlled and human-annotated)。 在完成之后，希望ImageNet能够为WordNet层次结构中的大多数concept提供数千万个干净整理的图像。 数据集目录可参看本项目代码仓ReadMe（https://git.openi.org.cn/Open_Dataset/imagenet）

2022-04-13 10630 357
MNISTData_mindspore
${starItems[1]}

MNISTData数据集是由10类28∗28的灰度图片组成，训练数据集包含60000张图片，测试数据集包含10000张图片。 对于想要在现实世界数据上尝试学习技术和模式识别方法，同时在预处理和格式化上花费最少的精力的人来说，这是一个很好的数据库。

2021-12-08 675 133
MNIST_PytorchExample_GPU
${starItems[2]}

MNISTData数据集是由10类28∗28的灰度图片组成，训练数据集包含60000张图片，测试数据集包含10000张图片。

2022-03-30 978 129
CIFAR-10
${starItems[3]}

CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html?usg=alkjrhjqbhw2llxlo8emqns-tbk0at96jq

2020-11-09 0 75
OpenI_Learning_datasets
${starItems[4]}

MNISTData数据集为模型训练数据集

2021-10-29 281 246
CIFAR-100
${starItems[5]}

该数据集有100个类别，每个类别包含600张图像。 每个课程有500张训练图像和100张测试图像， CIFAR-100中的100个类别分为20个超类。 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

2020-11-02 0 31
Garbage-classification
${starItems[6]}

可以对生活中常见的10种垃圾进行四分类

2023-01-10 2 2
Facial-Expression-Recognition
${starItems[7]}

Facial Expression Recognition 数据集是2013年面部表情识别挑战赛中，使用的数据集。数据集图片由48x48像素的面部灰度图像组成。人脸在整体图像中基本处于居中的位置。挑战赛的任务，是根据面部表情中显示的情感将每个面孔分类为七个类别之一（0 =愤怒，1 =厌恶，2 =恐惧，3 =快乐，4 =悲伤，5 =惊奇，6 =中性） 。训练集包含28709张图片，测试集包含3589张图片。

2023-01-14 3 1
Kaggle_State-Farm-Distracted-Driver-Detection
${starItems[8]}

驾驶员图像数据集，每个图像都是在车内拍摄的，驾驶员在车内做某事（发短信，吃饭，打电话，化妆，伸手等）。可用来预测驾驶员在每张图片中正在做什么的可能性。

2023-01-14 1 1
SVHNStreetViewHouseNumbers
${starItems[9]}

SVHN是一个现实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，超过600,000位数的图像。SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

2020-11-09 0 0
WIDER
${starItems[10]}

WIDER包含61个事件类别和大约50574个用事件类标签注释的图像。 http://yjxiong.me/event_recog/WIDER/

2021-01-11 3 1
TheGermanTrafficSignRecognitionBenchmark
${starItems[11]}

德国交通标志基准测试是在IJCNN 2011上举行的多类，单图像分类挑战。数据集包含：40多个类，总共50,000多张图像。http://benchmark.ini.rub.de/?section=gtsrb

2020-11-09 391 5
imagenet2012_tiny
${starItems[12]}

imagenet2012 tiny. train and val. train with 1000 classes and each class has 20 images. val with 1000 classes and each class has 5 images.

2022-06-05 3514 117
imagenet2012_small
${starItems[13]}

imagenet2012 small. train and val. train with 1000 classes and each class has 100 images. val with 1000 classes and each class has 10 images.

2022-05-27 226 27
imagenet2012_whole
${starItems[14]}

imagenet2012 whole dataset

2022-06-01 202 10
AliProduct
${starItems[15]}

该数据集包含近 300 万张图片，涵盖 5 万个 SKU 级商品类别。商品图像的类别和总量均为业界之最。此数据集中涵盖了大量的生活用品、食物等，数据集中没有人工标注，数据较脏，数据分布较不均衡，且有很多相似的商品图片。

2022-06-15 251 47
cifar10
${starItems[16]}

cifar10数据集

2022-08-05 109 8
MCX
${starItems[17]}

验证数据集

2023-01-16 0 0
imagenet1k-tiny-and-reduced
${starItems[18]}

imagenet1k-tiny which has 20 images in each class imagenet1k-reduced which has 1 images in each class

2022-10-21 670 10
plant_dataset
${starItems[19]}

植物病害数据集

2022-10-03 178 6
week
${starItems[20]}

训练数据集

2023-02-07 0 0
MNIST_DEMO
${starItems[21]}

手写体数字识别

2022-08-03 13 1
cv_course_datasets
${starItems[22]}

包含案例3、6、7、8、9、10、11的数据集

2023-02-09 2 10
MnistDataset_torch
${starItems[23]}

用于训练任务

2023-02-09 11 4
Office-Home
${starItems[24]}

Office-Home 是一个用于域适应的基准数据集，它包含 4 个域，每个域由 65 个类别组成。这四个领域是：艺术——素描、绘画、装饰等形式的艺术形象；剪贴画——剪贴画图像的集合；产品——没有背景的物体图像；和真实世界——用普通相机拍摄的物体图像。它包含 15,500 张图像，平均每个类大约 70 张图像，一个类最多 99 张图像。

2022-10-27 4 3
LSP
${starItems[25]}

Leeds Sports Pose数据集，有1k张训练、1k张验证组成，目录结构为LSP：TRAIN、VAL

2022-07-23 408 22
ILSVRC2012_img
${starItems[26]}

ImageNet-1k train and validate dataset

2022-10-11 0 5
imagenet_small
${starItems[27]}

imagenet

2022-08-02 280 7
the-eye-know-garbage
${starItems[28]}

本数据集集华为云垃圾分类数据集、各垃圾分类公开数据集及网络爬虫等于一身，经机器、人工多重高质量清洗筛选整合而成。本数据拥有训练集：43685张；验证集：5363张；测试集：5363张；总类别数：158类。另外，本数据集格式为ImageNet格式，符合多数主流api接口。

2021-12-11 16 3
MVTecAD
${starItems[29]}

无

2022-05-18 143 5