深度学习与机器学习数据集大搜罗：一站式资源平台

本文提供了一系列深度学习和机器学习常用的数据集资源，涵盖了多个知名平台，如AIStudio、天池、PapersWithCode、Kaggle以及一些专门的数据集网站。此外，还列举了多个特定领域的数据集，包括自动驾驶、图像识别、3D重建等。 深度学习和机器学习是现代人工智能的核心，而数据集是训练模型的基础。以下是对这些资源的详细解析： 1. AIStudio数据集：由百度提供的AI学习与实训社区，提供各种开放数据集，适用于初学者和专业研究人员进行实践和开发。 2. 天池数据集：阿里巴巴旗下的数据分享平台，提供多种竞赛和数据集，有助于提升机器学习和数据分析能力。 3. PapersWithCode数据集：该网站汇总了机器学习领域的研究论文及其关联数据集，便于科研人员查找和复现实验。 4. Kaggle数据集：全球知名的机器学习竞赛平台，同时也提供了大量的开放数据集，覆盖广泛领域，是数据科学家的重要资源库。 5. Graviti Open Datasets：格物钛的公开数据集平台，提供图像识别、NLP等领域的免费数据集。 6. Huggingface数据集：Huggingface社区不仅有预训练模型，还有丰富的自然语言处理数据集，支持多语言任务。 7. CLUE数据集：中文语言理解评估基准，用于测试模型在中文文本理解任务上的性能。 8. 其他特定领域数据集： - KITTI：针对自动驾驶场景，提供真实世界的图像和激光雷达数据。 - Cityscapes：城市景观数据集，用于语义分割和实例分割任务。 - 牛津数据集：包含多种子数据集，如物体识别、行人检测等。 - ApolloScape：为自动驾驶提供大规模的高精度3D感知数据。 - BDD100K：包含多样化的驾驶场景，用于视觉理解和自动驾驶研究。 - Waymo Open Dataset：Waymo公司发布的自动驾驶数据集，包含丰富的3D感知和行为预测数据。 - nuScenes：多传感器融合的自动驾驶数据集，用于3D目标检测和预测。 - 3D Photography Dataset：3D摄影数据集，用于研究3D重建技术。 - Matterport3D：室内空间的三维重建数据集，适合于室内导航和环境理解。 - NoWDataset：无监督的3D对象检测数据集。 - Pix3D：图像到3D模型的匹配数据集，用于3D重建。 - Replica Dataset：用于室内场景理解的高保真3D重建数据集。 - Scan2CAD：扫描到CAD模型对齐的大型数据集，应用于工业设计和3D重建。 - ScanNet：大规模的3D扫描数据集，用于3D场景理解。 - NYC3Dcars：纽约市的3D车辆数据集，用于城市环境的3D感知。 - ExpressiveHands：捕捉人类手部动作和表情的数据集，适用于手势识别和情感分析。 这些数据集覆盖了计算机视觉、自动驾驶、自然语言处理、3D重建等多个领域，为研究人员和开发者提供了丰富的实验素材，有助于推动AI技术的发展和创新。