图像识别数据集应该去哪里找

图像识别数据集通常可以从以下几个地方找到：

1. **公开数据集网站**：如ImageNet（http://www.image-net.org/），这是一个大型的视觉分类基准数据集，包含超过一百万张标记的图片；COCO（https://cocodataset.org/）用于实例分割、物体检测和关键点检测等任务。

2. **大学或研究机构**：许多学术项目会发布他们研究过程中使用的数据集，比如ETH Zurich的人体动作识别数据集（http://vision.ee.ethz.ch/datasets/ucf101/）。

3. **GitHub**：许多开发者会在GitHub上共享他们的数据集，例如Kaggle（https://www.kaggle.com/datasets）上有大量的计算机视觉挑战比赛的数据集。

4. **特定领域的数据集**：如医疗影像数据集（如LIDC-IDRI https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/LIDC-IDRI）或车牌识别数据集（如MSRA-TD500 http://www.mlsys.org/datasets/td500/）。

5. **商业平台**：一些付费数据市场提供高质量的标注图像，如TensorFlow Datasets（https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/images）和Amazon Rekognition提供的图像标签服务。

在选择数据集时，务必注意版权问题以及数据的质量和多样性，以便训练出性能良好的模型。