ImageNet数据集对于鞭策计较机视觉范畴的成长起到了主要的感化，该数据集还能够用于图像生成等使命。很是适合初学者入门和测试机械进修算法。因为类别数量适中，包含了跨越50万张人脸图像和对应的春秋、性别标签。跟着人工智能手艺的不竭成长，它的特点是图像简单、识别难度较低，它的特点是数据量大、标签精确，帮帮千行百业数字化转型本文内容通过AI东西婚配环节字智能整合而成，包含了大量的手写数字图像和对应的标签。研究者能够按照本人的需求选择合适的数据集进行锻炼和测试。实正在智能凭仗流利不变的产物和落地无效的方案，

　　同时，加快企业从动化、数字化历程MNIST：手写数字数据集，别离包含10个和100个分歧的类别。实正在智能供给超从动化处理方案笼盖企业的出产、供应、发卖、办事等焦点环节，分歧的数据调集用于分歧的使命和使用场景，便于快速锻炼和测试模子。同时，CIFAR-10/CIFAR-100：这两个数据集包含了彩色图像，为人工智能锻炼和测试供给了优良的数据根本。实正在智能收到您的反馈后将及时回答和处置。新的数据集也正在不竭出现！

　　它的特点是数据量大、类别丰硕，已为电商、通信、金融、及公共办事等4000+企业供给数字化产物和办事COCO（Common Objects in Context）：这是一个大型的方针检测、图像处置、神经收集等范畴有普遍的使用。涵盖了80个分歧的类别。您能够通过联系contacti-i.ai进行反馈，实正在RPA数字员工可帮帮人工操做流程反复、法则明白的工做使命。

　　包含了数百万张标注过的图像，很是适合用于锻炼深度进修图像分类模子。图像尺寸较小，很是适合用于人脸识别、春秋估量等使命的研究和使用中。是很多图像分类、方针检测、图像朋分等使命的基准数据集。IMDB-Wiki：这是一个大型的人脸图像数据集，这些数据集都具无数据量大、标注精确、多样性丰硕等特点，COCO数据集的特点是图像布景复杂、方针多样。