作者：Limarc Ambalina
编译：ronghuaiyang
导读
包括图像，视频，音频，文本，非常的全。
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。
每幅图像包含5个面部特征点和40个二值属性标注。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
7、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。
8、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。
9、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。
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像素格式的数字。
音频数据集
17、CREMA-D – CREMA-D是为情感识别任务而创建的，包括声音情感表达。这个数据集包含7,442个音频片段，由91个不同年龄、种族和性别的演员配音。
18、Librispeech – Librispeech是一个简单的音频数据集，它包含1000小时的英语语音，这些语音来自LibriVox项目的有声读物。它被用于训练声学模型和语言模型。
19、Libritts – 这个数据集包含大约585小时的英语演讲，是在谷歌Brain team成员的协助下准备的。Libritts最初是为文本到语音(TTS)研究设计的，但可以用于各种语音识别任务。
20、TED-LIUM – TED- lium是一个包含超过110小时的英语TED演讲的数据集。所有谈话都已抄录下来。
21、VoxCeleb – VoxCeleb是一个用于扬声器识别任务的大型音频数据集，包含来自1,251名扬声器的超过150,000个音频样本。
文本数据集
22、C4 (Common Crawl’s Web Crawl Corpus) – Common抓取是web页面数据的开放源码存储库。它有40多种语言，涵盖了7年的数据。
23、Civil Comments – 这个数据集包含了来自50个英语新闻网站的超过180万份公众评论。
24、IRC Disentanglement – 这个TensorFlow数据集包含了来自Ubuntu IRC频道的77000多条评论。每个样本的元数据包括消息ID和时间戳。
25、Lm1b – 这个数据集被称为语言模型基准测试，它包含10亿个单词。它最初是用来衡量统计语言建模的进展。
26、SNLI – 斯坦福自然语言推理数据集是一个包含570,000对人类书写的句子的语料库。所有对都经过人工标记，以达到类别平衡。
27、e-SNLI – 这个数据集是上面提到的SNLI的扩展，它包含了原始数据集的570,000对句子，分类为：entailment，contradiction和neutral。
28、MultiNLI – 以SNLI数据集为模型，MultiNLI包括433,000对句子对，它们都标注了entailment信息。
29、Wiki40b – 这个大规模数据集包括来自40种不同语言的维基百科文章的文本。数据已经被清洗，非内容部分以及结构化对象已经被删除。
30、Yelp Polarity Reviews – 这个数据集包含59.8万个高度两极分化的Yelp评论。它们是从2015年Yelp数据集挑战赛的数据中提取出来的。
英文原文：https://lionbridge.ai/datasets/tensorflow-datasets-machine-learning/
本文转自： AI公园，原作者：Limarc Ambalina，编译：ronghuaiyang，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
