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Dataset：數(shù)據(jù)集集合(綜合性)——機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法中常用數(shù)據(jù)集大集合(建議收藏，持續(xù)更新) 目錄 常規(guī)數(shù)據(jù)集 各大方向分類數(shù)據(jù)集匯總 具體數(shù)據(jù)集分類 相關(guān)文章DL：關(guān)于深度學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集的權(quán)重文件集合下載地址 常規(guī)數(shù)據(jù)集 StatLib---Datasets
MindRecord是MindSpore開發(fā)的一種高效數(shù)據(jù)格式，此模塊提供了一些方法幫助用戶將不同數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為MindRecord格式， 也提供了一些操作MindRecord數(shù)據(jù)文件的方法如讀取、寫入、檢索等。 用戶可以使用FileWriter API生成MindRecord格式數(shù)據(jù)集，并使用MindDataset
dataset中提供了內(nèi)置的讀入諸如MNIST、Cifar10、COCO數(shù)據(jù)集的類，但是閱讀源代碼發(fā)現(xiàn)它們繼承自MappableDataset類，這個類沒有文檔，也沒有開放出來給用戶使用，請問如果要自定義數(shù)據(jù)集，應(yīng)該怎么做呢？、
? 美國季節(jié)性干旱數(shù)據(jù)集¶ 美國干旱展望柵格數(shù)據(jù)集由國家氣象局氣候預(yù)測中心生成。它在每個月的最后一天發(fā)布，提供下個月的干旱前景信息。“美國季節(jié)性干旱展望”數(shù)據(jù)集每月發(fā)布一次，特別是每月的第三個星期四。該數(shù)據(jù)集對美國不同地區(qū)發(fā)生干旱的可能性進行了定
? 全球地面沉降測繪¶ 該數(shù)據(jù)集的重點是通過使用先進的地理空間和建模技術(shù)創(chuàng)建全球地面沉降數(shù)據(jù)集。該研究調(diào)查了全球范圍內(nèi)地下水壓力、含水層枯竭和地面沉降之間的關(guān)系。利用遙感數(shù)據(jù)和基于模型的數(shù)據(jù)集，開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)模型，可以以約 2 公里的極高空間分辨率預(yù)測地面沉降。這項
ShieldSquare Captcha 整個數(shù)據(jù)集可以在這里下載： FABDEM V1-0 - Datasets - data.bris 免責(zé)聲明：該數(shù)據(jù)集的部分或全部描述借用了作者提供的現(xiàn)有描述。 源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為Geotiff格式，每個文件被分為1x1度的瓦片。文件
/ Corpus Mozilla迄今為止最大的公開語音數(shù)據(jù)集Common Voice——重點 Mozilla最大的公開語音數(shù)據(jù)集Common Voice 其他語音數(shù)據(jù)集推薦 Mozilla還為大家提供了其他的語音數(shù)據(jù)集，有需要的同學(xué)請自取。 有聲讀物英文語料庫LibriSpeech：
基于模型的估計值小 30%。 該數(shù)據(jù)集彌補了地面參考數(shù)據(jù)的主要空間差距，尤其是在巴西和玻利維亞等不確定性仍然很高的地區(qū)。 該模型突出了具有不同置信度的泥炭地區(qū)域，如秘魯北部、里奧內(nèi)格羅盆地和玻利維亞，為未來的研究和實地驗證工作提供了重要資源。 數(shù)據(jù)亮點 模型類型： &
http://climatetrace.org。 數(shù)據(jù)集預(yù)處理 對下載的數(shù)據(jù)集進行處理，以獲得系統(tǒng)：時間起點（system:time_start）和系統(tǒng)：時間終點（system:time_end）的紀(jì)元時間，并將其添加到 GEE 的數(shù)據(jù)列中。每個部門及其相關(guān)排放數(shù)據(jù)集源都經(jīng)過處理，共提供 38,731
Youku-VESR Dataset 優(yōu)酷視頻增強和超分數(shù)據(jù)集 介紹 賽題鏈接 Youku-VESR Dataset 優(yōu)酷視頻增強和超分數(shù)據(jù)集下載方式總結(jié)如下： 下載鏈接： https://tianchi.aliyun
對于train_test_split文件夾是一個劃分數(shù)據(jù)的jason 文件。它將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集 測試集 和驗證集。每個元素都是一個點云數(shù)據(jù)，按斜杠劃分第二個是該點云數(shù)據(jù)所屬的類別，第三個是該點云數(shù)據(jù)的名稱。例如，在test jason文件中的名稱 ，就是用來測試的點云數(shù)據(jù)的名稱。 synsetoffset2category
3.1.2森林覆蓋類型數(shù)據(jù)集由Jock A.Blackard、Denis J.Dean博士、Charles W.Anderson博士和科羅拉多州大學(xué)捐贈的森林覆蓋類型數(shù)據(jù)集包含581 012個實例和從海拔到土壤類型等54個類別變量，能夠預(yù)測七種森林覆蓋類型（所以是個多類問題）。為
Large-Scale Hierarchical Dataset of Annotated Animal Faces 論文 動物 face 數(shù)據(jù)集 公開人臉數(shù)據(jù)集
像分類、檢測物體類別和位置、圖像語義分割、強化學(xué)習(xí)。針對不同用途的預(yù)置算法，其對數(shù)據(jù)集的要求不同。在使用預(yù)置算法創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)之前，建議您根據(jù)此預(yù)置算法對數(shù)據(jù)集的要求，準(zhǔn)備相應(yīng)的數(shù)據(jù)集。圖像分類用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集需存儲在OBS桶中，數(shù)據(jù)集對應(yīng)的OBS文件夾及文件路徑結(jié)構(gòu)如下所示：|--
深度表示學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)是一項里程碑式的改進，在下游的NLP、IR和Vision任務(wù)中都帶來了巨大的性能提升。多模態(tài)建模技術(shù)旨在利用大量高質(zhì)量的視覺-語言數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)互補信息(跨圖像和文本模式)，基于此，本文構(gòu)造了基于維基百科的多模態(tài)多語言機器學(xué)習(xí)圖文數(shù)據(jù)集WIT。WIT由376
簡單的對于精度要求不高的OCR任務(wù)，數(shù)據(jù)集需要準(zhǔn)備多少張呢？1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和需要解決問題的復(fù)雜度有關(guān)系。難度越大，精度要求越高，則數(shù)據(jù)集需求越大，而且一般情況實際中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多效果越好。（2）對于精度要求不高的場景，檢測任務(wù)和識別任務(wù)需要的數(shù)據(jù)量是不一樣的。對于檢測任務(wù)，500
https://huggingface.co/ 注： 主要元素為：數(shù)據(jù)集名稱，鏈接，領(lǐng)域類型，語言，簡介，主要文件，數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)格式。 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本為 文檔-問題-答案。 部分數(shù)據(jù)數(shù)量為個人統(tǒng)計，部分為數(shù)據(jù)源簡介介紹； CMRC2018：（中文）MRC數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)源鏈接：https://ymcui.com/cmrc2018/
本來有幾個數(shù)據(jù)集的，確定沒有刪，但不見了。開發(fā)環(huán)境、訓(xùn)練、模型也一樣，都顯示暫無數(shù)據(jù)
t18到這一步的時候，發(fā)現(xiàn)沒有給數(shù)據(jù)集（COCO2017）轉(zhuǎn)換的文件數(shù)據(jù)集目錄結(jié)構(gòu)如下：.├── annotations # 標(biāo)注jsons├── train2017 # 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集└── val2017 # 推理數(shù)據(jù)集將數(shù)據(jù)集信息整理成TXT文件，每行如下：train2017/0000001
用戶可以自行選擇數(shù)據(jù)集版本。除可以查看單個數(shù)據(jù)集的特征統(tǒng)計外，ModelArts還支持對比功能，如數(shù)據(jù)集不同版本之間的對比、訓(xùn)練集與驗證集之間的對比等。數(shù)據(jù)集特征分析是數(shù)據(jù)分析診斷的有效工具。如果訓(xùn)練集和驗證集之間分布差異較大，說明訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型在驗證集上效果可能較差。通
