深度学习: 经典 数据集 汇总

Summary

-

MNIST

CIFAR

Open Image

VOC

COCO

Imagenet

Youtube-8M

Size

~12MB

~170MB

~1.5GB

~2GB

~40GB(图片大小400×600)

~1TB(1百万张图片)

~1.5TB

Cls

10+1

10+1/ 100+1

20+1

80+1

1000+1

URL

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CIFAR

主要有 CIFAR-10 和 CIFAR-100 。

官网:www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍:CIFAR-10数据集说明TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集

PASCAL VOC

  • 主要有 VOC2007 和 VOC2012 。
  • 指标早已被刷爆,已差不多退出了历史舞台。
  • 训一遍VOC一般设置 MAX_EPOCH=20

Leader Board:Leaderboards for the Evaluations on PASCAL VOC Data 官网:pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror 介绍:PASCAL VOC数据集分析Pascal VOC 数据集介绍

COCO

Leader Board:detection-leaderboard 官网:cocodataset.org 介绍:Microsoft COCO 数据集COCO数据库

  • 2015年举办的COCO比赛,是COCO数据集的第一次问世。
  • 由于COCO更大更全,从此所有CVPR论文中Detection算法的衡量指标由VOC变成了COCO。
  • 训一遍COCO一般设置 MAX_EPOCH=20
  • batch_size=2/卡(1080ti) 的情况下,总耗时约为 512 h/卡(1080ti)

ImageNet

官网:www.image-net.org 介绍:Imagenet数据集

  • 专用为 分类任务 的数据集,现被用于训练basemodel。
  • batch_size=几百/卡(1080ti) 的情况下,总耗时约为 256 h/卡(1080ti)

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