作者： Limarc Ambalina

编译：ronghuaiyang

导读: 包括图像，视频，音频，文本，非常的全。

由谷歌Brain的研究人员创建的TensorFlow是机器学习和数据科学领域最大的开源数据库之一。它是一个端到端的平台，适用于初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习指南，以及开放数据集的语料库。为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大的TensorFlow数据集。我们已经将下面的列表分为图像、视频、音频和文本数据集。

图像数据集

  1. CelebA: 最大的公开的人脸图像数据集之一，名人脸属性数据集(CelebA)包含超过20万名名人的图像。

celebrity face images dataset每幅图像包含5个面部特征点和40个二值属性标注。

  1. Downsampled Imagenet：该数据集用于密度估计和生成建模任务。它包含130多万幅物体、场景、车辆、人物等图像。这些图像有两种分辨率：32 x 32和64 x 64。
  2. Lsun – Lsun是一个大型图像数据集，用于帮助训练模型理解场景。数据集包含超过900万张图像，这些图像被划分为场景类别，例如卧室、教室和餐厅。
  3. Bigearthnet – Bigearthnet是另一个大型数据集，包含来自Sentinel-2卫星的航空图像。每幅图像覆盖1.2 km x 1.2 km的地面。每张图像包括43个不平衡标签。
  4. Places 365 – 顾名思义，Places 365包含了180多万张不同地方或场景的图片。其中包括办公室、码头和小屋。Places 365是用于场景识别任务的最大数据集之一。
  5. Quickdraw Bitmap – Quickdraw数据集是Quickdraw玩家社区绘制的图像集合。它包含了500万幅横跨345个类别的画作。这个版本的Quickdraw数据集包括28 x 28灰度格式的图像。
  6. SVHN Cropped – 来自斯坦福大学的街景门牌号(SVHN)是一个TensorFlow数据集，用来训练数字识别算法。它包含600,000个真实世界的图像数据样本，这些数据被裁剪成32 x 32像素。
  7. VGGFace2 – 最大的人脸图像数据集之一，VGGFace2包含从谷歌搜索引擎下载的图像。这些脸因年龄、姿势和种族而不同。每个受试者平均有362张图像。
  8. COCO – 由谷歌，FAIR, Caltech和更多的合作者制作，COCO是世界上最大的标记图像数据集之一。它用于目标检测、分割和图像描述任务。

Coco TensorFlow Dataset数据集包含330,000张图像，其中200,000张已被标注。在这些图像中有分布在80个类别中的150万个物体实例。

10、Open Images Challenge 2019 – 包含大约900万幅图像，这个数据集是在线可用的最大的标注图像数据集。包含图像级标签、物体边框和物体分割掩码，以及视觉关系。

11、Open Images V4 – 这个数据集是上面提到的开放图像数据集的另一个迭代。V4有600个不同的物体类包含1460万个边框。边界框是由人工标注人员手动绘制的。

12、AFLW2K3D – 该数据集包含2000个面部图像，所有标注了3D人脸特征点。它是用来评估三维人脸特征点检测模型的。

视频数据集

13、UCF101 – 来自中佛罗里达大学的UCF101是一个用来训练动作识别模型的视频数据集。该数据集有13,320个跨越101个动作类别的视频。

14、BAIR Robot Pushing – 来自伯克利人工智能研究中心的BAIR Robot Pushing包含了44000个机器人推动运动的示例视频。

15、Moving MNIST – 该数据集是MNIST基准数据集的一个变体，Moving MNIST包含10,000个视频。

16、EMNIST – 扩展MNIST包含从原始MNIST数据集转换为28 x 28像素