常用的计算机视觉AI数据集汇总

常用的计算机视觉AI数据集包括以下几种：

MNIST：这是一个手写数字数据库，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本图像的宽高为28x28。

ImageNet：这是目前深度学习图像领域应用非常广泛的数据集，主要用于图像分类、定位和检测等研究工作。

CIFAR-10 & CIFAR-100：这两个数据集分别包含60,000张32x32彩色图像和60,000张32x32彩色图像及其标签。CIFAR-10有10个类别，而CIFAR-100有100个类别。

PASCAL VOC：这是一个标准化的计算机视觉数据集，用于对象检测和识别，提供了一系列带有标注的图像。

COVID-19 X-Ray Dataset (V7)：这个数据集主要用于医学影像领域的研究，特别是COVID-19相关的X光图像分析。

LSUN：这是一个大规模的室内场景图像数据集，包含大量高质量的房间内部照片。

Kinetics-700：这个数据集主要用于动作识别和姿态估计，包含700个动作类别。

Kitti：这是一个计算机视觉算法评测数据集，主要用于自动驾驶场景下的相关测试，涵盖立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D追踪等。

MS COCO：这是一个规模大且丰富的物体检测、分割和字幕数据集，包含330K图像和80个物体类别。

这些数据集在计算机视觉领域的研究和应用中起到了重要作用，帮助研究人员和开发者训练和测试各种算法和模型。