首先給大家分享乙個巨牛巨牛的人工智慧教程，是我無意中發現的。教程不僅零基礎，通俗易懂，而且非常風趣幽默，還時不時有內涵段子，像看**一樣，哈哈～我正在學習中，覺得太牛了，所以分享給大家！點這裡可以跳轉到教程
cifar-10包含10個類別，50,000個訓練影象，彩色影象大小：32x32，10,000個測試影象。
（類別：airplane，automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck）
（資料格式：python版本、matlab版本、二進位制版本cifar-100與cifar-10類似，包含100個類，每類有600張，其中500張用於訓練，100張用於測試；這100個類分組成20個超類。每個影象有乙個"find" label和乙個"coarse"label。
影象分類結果及應的**，包含資料集：mnist、cifar-10、cifar-100、stl-10、svhn、ilsvrc2012 task 1
ilsvrc： imagenet large scale visual recognition challenge
imagenet相關資訊如下：
1）total number of non-empty synsets: 21841
2）total number of images: 14,197,122
3）number of images with bounding box annotations: 1,034,908
4）number of synsets with sift features: 1000
5）number of images with sift features: 1.2 million
coco(common objects in context)是乙個新的影象識別、分割、和字幕資料集，它有如下特點：
1）object segmentation
2）recognition in context
3）multiple objects per image
4）more than 300,000 images
5）more than 2 million instances
6）80 object categories
7）5 captions per image
8）keypoints on 100,000 people
coco 2016 detection challenge(2016.6.1-2016.9.9)和coco 2016 keypoint challenge(2016.6.1-2016.9.9)已經由microsoft發起 由eccv 2016(eccv：european conference on computer vision )。
1）rgb-d people dataset
2）nyu hand pose dataset
code
3）human3.6m (3d human pose dataset)
- 《iterated second-order label sensitive pooling for 3d human pose estimation》
1）lfw (labeled faces in the wild)
2）middlebury stereo datasets
3）kitti vision benchmark suite
1）deep drive
2）source code and data
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cifar-10包含10個類別，50,000個訓練影象，彩色影象大小：32x32，10,000個測試影象。
（類別：airplane，automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck）
（資料格式：python版本、matlab版本、二進位制版本cifar-100與cifar-10類似，包含100個類，每類有600張，其中500張用於訓練，100張用於測試；這100個類分組成20個超類。每個影象有乙個"find" label和乙個"coarse"label。
影象分類結果及應的**，包含資料集：mnist、cifar-10、cifar-100、stl-10、svhn、ilsvrc2012 task 1
ilsvrc： imagenet large scale visual recognition challenge
imagenet相關資訊如下：
1）total number of non-empty synsets: 21841
2）total number of images: 14,197,122
3）number of images with bounding box annotations: 1,034,908
4）number of synsets with sift features: 1000
5）number of images with sift features: 1.2 million
coco(common objects in context)是乙個新的影象識別、分割、和字幕資料集，它有如下特點：
1）object segmentation
2）recognition in context
3）multiple objects per image
4）more than 300,000 images
5）more than 2 million instances
6）80 object categories
7）5 captions per image
8）keypoints on 100,000 people
coco 2016 detection challenge(2016.6.1-2016.9.9)和coco 2016 keypoint challenge(2016.6.1-2016.9.9)已經由microsoft發起 由eccv 2016(eccv：european conference on computer vision )。
1）rgb-d people dataset
2）nyu hand pose dataset
code
3）human3.6m (3d human pose dataset)
- 《iterated second-order label sensitive pooling for 3d human pose estimation》
1）lfw (labeled faces in the wild)
2）middlebury stereo datasets
3）kitti vision benchmark suite
1）deep drive
2）source code and data
機器學習資料集 Dataset 彙總
cifar 10包含10個類別，50,000個訓練影象，彩色影象大小 32x32，10,000個測試影象。類別 airplane，automobile,bird,cat,deer,dog,frog,horse,ship,truck 資料格式 python版本 matlab版本 二進位制版本 cifa...
機器學習資料集 Dataset 彙總
cifar 10包含10個類別，50,000個訓練影象，彩色影象大小 32x32，10,000個測試影象。類別 airplane，automobile,bird,cat,deer,dog,frog,horse,ship,truck 資料格式 python版本 matlab版本 二進位制版本 cifa...
機器學習資料集
ucl機器學習知識庫 包括近300個不同大小和型別的資料集,可用於分類 回歸 聚類和推薦系統任務。資料集列表位於 amazon aws公開資料集 包含的通常是大型資料集,可通過amazon s3訪問。這些資料集包括人類基因組專案 common crawl網頁語料庫 維基百科資料和google boo...