64000张汽车图片，再也没有理由说做汽车项目没有数据了

大数据文摘出品

作者：曹培信

找不到合适的数据集来解决对应的机器学习问题，这种痛苦大概只有MLer们才知道。

关于汽车的项目很多，比如拍照识车、汽车比价等等，尽管这些项目本身难度不大，但是往往受制于数据集的质量，模型的效果不能很好的发挥。

Github上一位名叫Nicolas Gervais的小哥就给出了一个关于汽车的数据集，数据相当全质量也相当高，在汽车方面有机器学习项目要做的同学，赶紧码住！

数据集的来源是The Car Connection网站，该网站是全球最大的汽车评测网站之一，致力于让汽车研究更加容易，Nicolas就是从这个网站上爬取的汽车数据。

数据集包括它收集了297000张图片，但是其中许多是汽车的内部图像，关于汽车的外观应该有大约60000张照片。

所有的文件都对汽车的15个参数进行了标注：

'Make', 'Model', 'Year', 'MSRP', 'Front Wheel Size (in)', 'SAE Net Horsepower @ RPM',
'Displacement', 'Engine Type', 'Width, Max w/o mirrors (in)', 'Height, Overall (in)',
'Length, Overall (in)', 'Gas Mileage', 'Drivetrain', 'Passenger Capacity', 'Passenger Doors',
'Body Style'

并且根据这些参数来对图像进行命名，比如说名为Audi_A5_2013_43_18_210_20_4_73_54_182_24_FWD_4_2_Convertible_eUH.jpg的图片，代表的就是这样一辆车：

数据集下载链接：

https://drive.google.com/open?id=1TQQuT60bddyeGBVfwNOk6nxYavxQdZJD

可以说小哥爬的数据是相当用心了，其实在网上还有很多好的机器学习数据集，需要大家去慢慢探索，文摘菌也给大家再推荐一些可以找到好的数据集的网站。

Kaggle数据集:

www.kaggle.com/datasets

亚马逊数据集：

registry.opendata.aws

UCI机器学习库：

archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

谷歌的数据集搜索引擎：

toolbox.google.com/datasetsearch

微软数据集：

msropendata.com

Awesome公共数据集：

github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

计算机视觉数据集：

www.visualdata.io

2020年机器都在日夜学习了，数据集也给你准备好了，赶紧开始你的机器学习之旅吧！