世界各国经济发展数据.7z

UCSD 人群密度监测数据集.7z

AclImdb – v1 Dataset 是用于二进制情绪分类的大型电影评论数据集，其涵盖比基准数据集更多的数据，其中有 25,000 条电影评论用于训练，25,000 条用于测试，还有其他未经标记的数据可供使用，该数据集包含原始文本和已处理的单词格式包。 AclImdb – v1 数据集由斯坦福 AI 实验室于 2011 年发布，发布渠道为 计算语言学 协会第 49 届年会论文集：人类语言技术，主要发布人有 Andrew L. Maas、Raymond E. Daly、Peter T. Pham、Dan Huang、Andrew Y. Ng 和 Christopher Potts，相关论文有《Learning Word Vectors for Sentiment Analysis》。

BSDS 500 是用于轮廓检测和语义分割研究的数据集，包含从 30 个人类受试者中收集的 12000 个由手工标记的 1000 个 Corel 数据集图像。 其中一半的分割是通过向主体呈现彩色图像而获得的; 另一半来自呈现灰度图像，基于该数据的公共基准包括 300 个图像的所有灰度和颜色分割，其中分为 200 个训练图像和 100 个测试图像。 该数据集于 2001 年由加州大学伯克利分校发布。 相关论文：《A Database of Human Segmented Natural Images and its Application to Evaluating Segmentation Algorithms and Measuring Ecological Statistics》

由 BioID 提供的 face dataset 包含 1521 张分辨率为 384×286 的灰色图片，每张图片皆为 23 位不同测试者的正脸照。另外，该数据集还提供每张图像的双眼位置信息，用以面部检测等领域的研究。该数据集的图像文件以 pgm 格式保存，双眼位置信息则以名为.eye 的文本信息储存，用 x、y 坐标表示左眼和右眼的位置。

Bald Classification Dataset（光头数据集）由 Ashish Jangra 于 2020 年 5 月发布于 Kaggle，包含 20 万张图像，可用于光头分类或检测。 该数据集共包括测试集、训练集、验证集三个文件夹，每个文件夹包括 Bald 和 NotBald 两部分。 Ashish Jangra 是一名 CSE(Computational Science and Engineering) 专业的本科学生，目前就读于 Lovely Professional University（印度拉夫里科技大学）。 包含数量：20 万张图像 数据格式：JPG

3D Object – 3D 模型数据集

RSC11 Dataset 是一个遥感影像数据集，来源于 Google Earth 的高分辨率遥感影像，其中每张图的像素大小为 512*512，合计包含 11 类场景图像，其中每类有约 100 张共计 1232 张。

Caltech-101 Dataset 是由 101 个类别的对象图片组成的数据集，它主要用于目标识别和图像分类。不同类别有 40 至 800 张图片，每张图片的大小在 300 * 200 像素，且数据集的发布者均已标注对应的目标以供使用。 该数据集由加州理工学院的李菲菲、马克安德烈托和 Marc’Aurelio Ranzato 于 2003 年 9 月收集，相关论文有《Learning generative visual models from few training examples: an incremental Bayesian approach tested on 101 object categories》、《One-Shot learning of object categories》。

Caltech 10k Web Faces Dataset 是由 Google 搜索所得图片组成的数据集，每张图中正面的眼睛、鼻子和嘴巴的中心坐标均在相关文件中提供，相关信息可被用于对齐和裁剪人脸、面部识别 算法 的基准，该数据集拥有不同分辨率的图片共计 10,524 张，并被用于不同的领域。 该数据集由加州理工学院于 2005 年发布，相关论文有《Pruning Training Sets for Learning of Object Categories》。