Список наборов данных классификации изображений для машинного обучения

Представляем наборы данных изображений для задачи классификации.

Если хотите, используйте их для обучения моделей машинного обучения.

Задача обнаружения аномалий (2 класса)

ADFI: https://adfi.jp/download/

МВТек: https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad

Задача классификации (многоклассовая)

CIFAR-10, CIFAR-100: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

ImageNet: https://image-net.org/download.php

МНИСТ: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

Fashion-MNIST: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

Офис-31: https://faculty.cc.gatech.edu/~judy/domainadapt/

Еда-101: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/datasets_extra/food-101/

FoodX-251: https://github.com/karansikka1/iFood_2019

Связанная статья

«Обнаружение аномалий изображения: как легко и быстро создавать модели | по Умапёй | март 2022 г. | Середина"