TensorFlow非常出色的30个机器学习数据集

TensorFlow是由谷歌大脑的研究人员创建、最大的机器学习和数据科学的开源数据库之一。它是一个端到端平台，适合完全没有经验的初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习教程以及一整套公开数据集。为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简单介绍一些TensorFlow中用于机器学习的大型数据集。我们将以下数据集的列表分为图像、视频、音频和文本。

TensorFlow图像数据集

 CelebA：明星脸属性数据集（CelebA）是最大的公开可用的人脸图像数据集，其中包含200,000多个名人图像。

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每个图像包括5个面部标注和40个二进制属性标注。

 Downsampling Imagenet：该数据集是为密度估计和生成性建模任务而建立的。它包括了130多万张物体、场景、车辆、人物等图像。这些图像有两种分辨率规格：32×32和64×64。

 Lsun—Lsun是一个大规模的图像数据集，创建该数据集是为了帮助训练模型进行场景理解。该数据集包含超过900万张图像，按场景类别划分，如卧室、教室和餐厅。

 Bigearthnet—Bigearthnet是另一个大规模数据集，它包含来自Sentinel-2卫星的航空图像。每张图像覆盖了1.2公里×1.2公里的一片地面。该数据集中有43个类别不平衡的标签。 

 Places 365—顾名思义，Places 365包含180多万张不同地方或场景的图片。其中一些类别包括办公室、码头和别墅。Places 365是用于场景识别任务的最大数据集之一。

 Quickdraw位图—Quickdraw数据集是由Quickdraw玩家社区绘制的图像集合。它包含500万张图纸，跨越345个类别。这个版本的Quickdraw数据集包括28×28的灰度图像。

 SVHN Cropped—街景房号（SVHN）是为训练数字识别算法，由斯坦福大学建立的TensorFlow数据集。它包含60万个真实世界的、被裁剪成32×32像素的图像数据实例。

 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。数据集中的人脸在年龄、姿势和种族上都有所不同。每个类别平均有362张图像。

 COCO—由谷歌、FAIR、加州理工学院等合作者制作，是世界上最大的标签图像数据集之一。它是为物体检测、分割和图像字幕任务而建立的。

通过cocodataset.org

数据集包含330,000张图像，其中20万张有标签。在所有图像中，共包含了80个类别的150万个对象实例。

 Open Images Challenge 2019—包含约900万张图像，该数据集是网上最大的、标注的图像数据集之一。这些图像包含图像级标签、对象边界框和对象分割掩码，以及他们之间的视觉关系。

 Open Images V4—这个数据集是上述Open Images数据集的另一个迭代。V4版本中包含了600个不同物体类别的1460万个边界框。这些边界框是由人类标注者手动绘制的。

 AFLW2K3D—该数据集包含2000张面部图像，均有3D面部真实标注。它的创建是为了评估3D面部标注检测模型。

视频数据集

 UCF101—来自中央佛罗里达大学，UCF101是为训练动作识别模型而建立的视频数据集。该数据集有101个动作类别的13320个视频，。

 BAIR Robot Pushing—来自伯克利人工智能研究，BAIR Robot Pushing包含44000个机器人推的动作的示例视频。

 Moving MNIST—这个数据集是MNIST基准数据集的一个变体。Moving MNIST包含10,000个视频。

每个视频都显示了在64×64大小的帧内2个手写数字的移动过程。

 EMNIST—扩展的MNIST数据集，包含了原始MNIST数据集转换成28 x 28像素大小的图片。 

TensorFlow音频数据集

 CREMA-D—为情感识别任务而创建，CREMA-D由语音情感表达组成。 该数据集包含由年龄，种族和性别不同的91位演员表达的7,442个音频剪辑。

 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。

 Libritts—这个数据集包含约585小时的英语语音，是在Google Brain团队成员的协助下准备的。Libritts最初是为Text-to-speech（TTS）研究设计的，但可以用于各种语音识别任务。

 TED-LIUM—TED-LIUM是一个包含110多个小时的英语TED演讲的数据集。 所有的演讲内容都已被转录。 

 VoxCeleb—VoxCeleb是为演讲者识别任务而建立的大型音频数据集，包含来自1,251位演讲者的150,000多个音频样本。

文本数据集

 C4(Common Crawl's Web Crawl Corpus)—Common Crawl是一个开放源码的网页数据库。它包含了超过40种语言、跨越7年的数据。

 Civil Comments—这个数据集是由来自50个英文新闻网站的180多万条公众评论构成的。

 IRC Disentanglement—这个TensorFlow数据集包括来自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。

 Lm1b—被称为语言模型基准，这个数据集包含10亿个单词。它最初是为了衡量统计语言建模的进展。

 SNLI—斯坦福自然语言推理数据集是一个包含57万个人类写作句子对的语料库。所有的句对都经过人工标注，类别是均衡的。

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57万个句子对，分类为：包含、矛盾和中性。

 MultiNLI—仿照SNLI数据集，MultiNLI包含433,000个句子对，都有尾部信息注释。

 Wiki40b—这个大规模的数据集包括40种不同语言的维基百科文章。这些数据已经被清理，其中的非内容部分以及结构化对象已经被去掉。

 Yelp极性评论—这个数据集包含598,000条高度极性的Yelp评论。它们是从2015年Yelp数据集挑战赛中的数据提取出来的。

虽然上述数据集是机器学习中最大、最广泛使用的一些TensorFlow数据集，但TensorFlow库是庞大的，并在不断扩展。请访问TensorFlow网站，了解更多关于该平台如何帮助您构建自己的模型的信息。