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R语言常用数据集 | gapminder：探索GDP、寿命和人口之间的关系
R语言数据集在数据科学和统计学领域扮演着重要角色，它们有助于提升数据分析与可视化能力，验证统计模型与算法，促进学术交流与知识共享。
其中，gapminder数据集是一个引人瞩目的R语言经典数据集，它收集了世界各国在过去数十年中的人口、平均寿命和GDP等关键数据。
使用gapminder包可轻松加载此数据集。
设计gapminder数据集的初衷是帮助用户深入了解世界各国在不同时间点上的经济与人口状况，并探索这些变量之间的相互关系。
通过数据可视化与探索性分析，用户能够更加深入地洞察世界各国的发展趋势与差异。
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深度学习经典收藏 | 开源数据集大汇总
本文整理了国内外经典的开源数据集，涵盖了自动驾驶、目标检测、人脸识别、自然语言处理、文本检测、医学等领域的多个经典应用。
下面将详细介绍每个领域中的一些代表性的数据集。
一、自动驾驶领域数据集1. KITTI数据集：由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，旨在评估自动驾驶场景下的计算机视觉算法。
数据集包含市区、乡村和高速公路等场景，用于评测立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D跟踪等技术，具有丰富的真实图像数据和标注信息。
2. CityScapes数据集：专注于城市街景的语义理解，包含不同季节和天气条件下的街景图像。
该数据集提供精细和粗糙两种评测标准，广泛应用于目标检测、语义分割等领域。
3. BDD100K数据集：伯克利大学AI实验室发布的公开驾驶数据集，包含10万段高清视频，每视频约40秒，用于研究计算机视觉算法在不同条件下的表现。
4. nuScenes数据集：Motional团队开发的大型自动驾驶数据集，覆盖波士顿和新加坡两个城市的驾驶场景，用于研究计算机视觉算法在不同城市、天气和车辆类型下的通用性。
二、目标检测数据集1. COCO数据集：微软团队提供，用于目标识别、图像分割等任务，包含200K以上已标注图像、150万个对象实例和80个对象类别。
2. PASCAL VOC数据集：PASCAL视觉对象分类挑战赛的数据集，包含2007和2012两个版本，用于目标检测、目标分类等任务。
3. OpenImage数据集：由Google发布，包含约900万张图像URL，用于训练深度神经网络。
三、人脸识别类数据集1. YouTube Face DB数据集：包含1,595个不同人的3,425个视频，用于研究非受限情况下的视频中人脸识别。
2. CelebA数据集：大规模面部属性数据集，包含超过20万名人图像，每个图像有40个属性注释，适合研究人脸属性识别。
3. IMDB-WIKI数据集：由IMDB数据库和Wikipedia数据库组成，用于年龄和性别识别研究。
4. LFW数据集：用于研究非受限情况下的人脸识别问题，包含张人脸图像，用于验证人脸识别模型。
四、人体姿态估计类数据集1. LSP数据集：由利兹大学发布，包含约2000个姿势注释，用于研究体育姿势。
2. FLIC数据集：宾夕法尼亚大学-工程与应用科学学院GRASP实验室发布，用于研究电影场景中的人体姿态估计。
3. MPII Human Pose数据集：包含约张标注图像，用于评估人体姿势估计模型。
五、文本检测类数据集1. MNIST数据集：手写数字数据库，包含个训练样本集和个测试样本集，用于深度学习入门。
2. SVHN数据集：用于开发机器学习和对象识别算法，包含600,000位数字图像，适合解决现实场景中的数字识别问题。
3. CCPD数据集：用于车牌识别，包含30万张图片，适合训练车牌识别模型。
六、NLP数据集1. Common Voice数据集：Mozilla发起的语音识别数据库，包含全球各地的语音数据，用于训练语音识别模型。
2. LibriSpeechASR数据集：包含1000小时的有声书录音，适合入门级语音识别模型训练。
3. 20NewsGroups数据集：用于文本分类、文本挖掘和信息检索研究，包含20,000左右的新闻组文档。
4. Mandarin Chinese Scripted Speech Corpus数据集：包含755个小时的中文普通话朗读音频和转写文本，用于语音识别训练。
七、医学类数据集Covid-CT数据集：包含COVID-19患者和非患者的CT图像数据，用于研究COVID-19的影像学特征。
计算机视觉领域经典的数据集
在计算机视觉领域，数据和特征起着至关重要的作用，它们直接决定了算法性能的上限。
要探索这些高质量的资源，可以从字符数据集、物体数据集、人脸数据集、车辆数据集和行人检测数据集开始。
以下是各数据集的简介：1. 字符数据集：- MNIST：手写数字识别的入门数据集，包含6万训练样本和1万测试样本，每张图像28x28像素。
- SVHN：真实世界数字识别，规模大，预处理要求低，适用于场景图像识别。
2. 物体数据集：- CIFAR 10/100：小尺寸彩色图像，涵盖日常生活类别，如飞机、车辆等。
- Google Open Images：大量标注图片，涵盖6000个类别，适合计算机视觉训练。
- ImageNet：深度学习常用数据集，1000类，用于图像分类和定位，是性能评价的标准。
- Tiny Images：大样本数据集，32x32彩色图像，分为小规模和完整版本。
- CoPhIR：包含图表数据和颜色模式等额外信息，从Flickr收集。
- LSUN：多样场景和对象类别，用于多个领域研究。
- COCO：用于图像识别、分割和语义理解，推动了近年来的进步。
3. 人脸数据集：- AFW、LFW、AFLW、FDDB、WIDER FACE：各具特色，涉及人脸检测、识别、对齐等任务。
- CMU-MIT、GENKI、IJB-A、MegaFace等：涵盖了人脸检测、识别和多样化的场景。
4. 车辆数据集：- KITTI：车载导航领域的标注数据，包含车辆类型等详细信息。
5. 行人检测数据集：- INRIA、CaltechPedestrian、MIT cbcl、WiderPerson、RAiD、ETHZ、PRID450S、Market-1501和GM-ATCI后视行人：涵盖了行人检测、重识别等场景，各有其特点和适用范围。
这些数据集为计算机视觉研究提供了丰富的素材，无论是基本的字符识别还是复杂的物体和行人检测，都能在这些资源中找到合适的训练数据。
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