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| 本文作者： AI研習社-譯站 | 2020-08-11 15:20 |
字幕組雙語原文：TensorFlow最出色的30個機器學習數(shù)據集
英語原文：30 Largest TensorFlow Datasets for Machine Learning
翻譯：雷鋒字幕組（chenx2ovo）
TensorFlow是由谷歌大腦的研究人員創(chuàng)建、最大的機器學習和數(shù)據科學的開源數(shù)據庫之一。它是一個端到端平臺，適合完全沒有經驗的初學者和有經驗的數(shù)據科學家。TensorFlow庫包括工具、預訓練模型、機器學習教程以及一整套公開數(shù)據集。為了幫助你找到所需的訓練數(shù)據，本文將簡單介紹一些TensorFlow中用于機器學習的大型數(shù)據集。我們將以下數(shù)據集的列表分為圖像、視頻、音頻和文本。
1. CelebA：明星臉屬性數(shù)據集（CelebA）是最大的公開可用的人臉圖像數(shù)據集，其中包含200,000多個名人圖像。
每個圖像包括5個面部標注和40個二進制屬性標注。
2. Downsampling Imagenet：該數(shù)據集是為密度估計和生成性建模任務而建立的。它包括了130多萬張物體、場景、車輛、人物等圖像。這些圖像有兩種分辨率規(guī)格：32×32和64×64。
3. Lsun—Lsun是一個大規(guī)模的圖像數(shù)據集，創(chuàng)建該數(shù)據集是為了幫助訓練模型進行場景理解。該數(shù)據集包含超過900萬張圖像，按場景類別劃分，如臥室、教室和餐廳。
4. Bigearthnet—Bigearthnet是另一個大規(guī)模數(shù)據集，它包含來自Sentinel-2衛(wèi)星的航空圖像。每張圖像覆蓋了1.2公里×1.2公里的一片地面。該數(shù)據集中有43個類別不平衡的標簽。
5. Places 365—顧名思義，Places 365包含180多萬張不同地方或場景的圖片。其中一些類別包括辦公室、碼頭和別墅。Places 365是用于場景識別任務的最大數(shù)據集之一。
6. Quickdraw位圖—Quickdraw數(shù)據集是由Quickdraw玩家社區(qū)繪制的圖像集合。它包含500萬張圖紙，跨越345個類別。這個版本的Quickdraw數(shù)據集包括28×28的灰度圖像。
7. SVHN Cropped—街景房號（SVHN）是為訓練數(shù)字識別算法，由斯坦福大學建立的TensorFlow數(shù)據集。它包含60萬個真實世界的、被裁剪成32×32像素的圖像數(shù)據實例。
8. VGGFace2—最大的人臉圖像數(shù)據集之一，VGGFace2包含從谷歌搜索引擎下載的圖像。數(shù)據集中的人臉在年齡、姿勢和種族上都有所不同。每個類別平均有362張圖像。
9. COCO—由谷歌、FAIR、加州理工學院等合作者制作，是世界上最大的標簽圖像數(shù)據集之一。它是為物體檢測、分割和圖像字幕任務而建立的。
通過cocodataset.org
數(shù)據集包含330,000張圖像，其中20萬張有標簽。在所有圖像中，共包含了80個類別的150萬個對象實例。
10. Open Images Challenge 2019—包含約900萬張圖像，該數(shù)據集是網上最大的、標注的圖像數(shù)據集之一。這些圖像包含圖像級標簽、對象邊界框和對象分割掩碼，以及他們之間的視覺關系。
11. Open Images V4—這個數(shù)據集是上述Open Images數(shù)據集的另一個迭代。V4版本中包含了600個不同物體類別的1460萬個邊界框。這些邊界框是由人類標注者手動繪制的。
12. AFLW2K3D—該數(shù)據集包含2000張面部圖像，均有3D面部真實標注。它的創(chuàng)建是為了評估3D面部標注檢測模型。
13. UCF101—來自中央佛羅里達大學，UCF101是為訓練動作識別模型而建立的視頻數(shù)據集。該數(shù)據集有101個動作類別的13320個視頻，。
14. BAIR Robot Pushing—來自伯克利人工智能研究，BAIR Robot Pushing包含44000個機器人推的動作的示例視頻。
15. Moving MNIST—這個數(shù)據集是MNIST基準數(shù)據集的一個變體。Moving MNIST包含10,000個視頻。
每個視頻都顯示了在64×64大小的幀內2個手寫數(shù)字的移動過程。
16. EMNIST—擴展的MNIST數(shù)據集，包含了原始MNIST數(shù)據集轉換成28 x 28像素大小的圖片。
17. CREMA-D—為情感識別任務而創(chuàng)建，CREMA-D由語音情感表達組成。 該數(shù)據集包含由年齡，種族和性別不同的91位演員表達的7,442個音頻剪輯。
18. Librispeech—Librispeech是一個簡單的音頻數(shù)據集，它包含1000小時的英語語音，這些語音來自LibriVox項目的有聲讀物。它被用于訓練聲學模型和語言模型。
19. Libritts—這個數(shù)據集包含約585小時的英語語音，是在Google Brain團隊成員的協(xié)助下準備的。Libritts最初是為Text-to-speech（TTS）研究設計的，但可以用于各種語音識別任務。
20. TED-LIUM—TED-LIUM是一個包含110多個小時的英語TED演講的數(shù)據集。 所有的演講內容都已被轉錄。
21. VoxCeleb—VoxCeleb是為演講者識別任務而建立的大型音頻數(shù)據集，包含來自1,251位演講者的150,000多個音頻樣本。
22. C4(Common Crawl's Web Crawl Corpus)—Common Crawl是一個開放源碼的網頁數(shù)據庫。它包含了超過40種語言、跨越7年的數(shù)據。
23. Civil Comments—這個數(shù)據集是由來自50個英文新聞網站的180多萬條公眾評論構成的。
24. IRC Disentanglement—這個TensorFlow數(shù)據集包括來自Ubuntu IRC頻道的77000多條評論。每個樣本的元數(shù)據包括消息ID和時間戳。
25. Lm1b—被稱為語言模型基準，這個數(shù)據集包含10億個單詞。它最初是為了衡量統(tǒng)計語言建模的進展。
26. SNLI—斯坦福自然語言推理數(shù)據集是一個包含57萬個人類寫作句子對的語料庫。所有的句對都經過人工標注，類別是均衡的。
27.e-SNLI—這個數(shù)據集是上面提到的SNLI的擴展，它包含了原始數(shù)據集的57萬個句子對，分類為：包含、矛盾和中性。
28. MultiNLI—仿照SNLI數(shù)據集，MultiNLI包含433,000個句子對，都有尾部信息注釋。
29. Wiki40b—這個大規(guī)模的數(shù)據集包括40種不同語言的維基百科文章。這些數(shù)據已經被清理，其中的非內容部分以及結構化對象已經被去掉。
30. Yelp極性評論—這個數(shù)據集包含598,000條高度極性的Yelp評論。它們是從2015年Yelp數(shù)據集挑戰(zhàn)賽中的數(shù)據提取出來的。
雖然上述數(shù)據集是機器學習中最大、最廣泛使用的一些TensorFlow數(shù)據集，但TensorFlow庫是龐大的，并在不斷擴展。請訪問TensorFlow網站，了解更多關于該平臺如何幫助您構建自己的模型的信息。
雷鋒字幕組是由AI愛好者組成的志愿者翻譯團隊；團隊成員有大數(shù)據專家、算法工程師、圖像處理工程師、產品經理、產品運營、IT咨詢人、在校師生；志愿者們來自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企業(yè)，北大、清華、港大、中科院、南卡羅萊納大學、早稻田大學等海內外高校研究所。
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