该数据集有100个类别，每个类别包含600张图像。 每个课程有500张训练图像和100张测试图像， CIFAR-100中的100个类别分为20个超类。 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

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Updated 1 year ago Shell

CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html?usg=alkjrhjqbhw2llxlo8emqns-tbk0at96jq

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大型数据集，其中包含来自50个不同城市的街道场景中记录的各种立体声视频序列集，此外，还有较大的20000个弱注释帧集以及5000个帧的高质量像素级注释。 https://www.cityscapes-dataset.com/

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MSeg：一个用于多域语义分割的复合数据集。80000多张图片中有超过220000个物体任务。

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德国交通标志基准测试是在IJCNN 2011上举行的多类，单图像分类挑战。数据集包含：40多个类，总共50,000多张图像。http://benchmark.ini.rub.de/?section=gtsrb

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Updated 1 year ago Python

用于情感分析的数据集，其中包含11855个句子的语法分析树中215154个短语的细粒度情感标签，并为情感组成提出了新挑战。https://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html

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用于二进制情感分类的数据集，提供了25,000张极地电影评论供培训，25,000张用于测试也有其他未标记的数据可供使用。 http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

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