AI数据集

数据集

　【经典】这些是在 AI 领域中非常著名、众所周知的数据集。很少有研究者或工程师没有听说过它们。

　　【有用】这些是更加接近现实世界的、精心设计的数据集。而且，这些数据集通常在产品和研发两方面都有用。

　　【学术】这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集。无论好坏，研究人员都使用这些数据集来验证算法。

　　【陈旧】这些数据集，无论是否实用，已经有相当长历史了。

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计算机视觉

CIFAR　　

　　【经典、陈旧】CIFAR 10 & CIFAR 100：32x32的彩色图像数据集，虽然已经不常用，但也可以用作完整性检查。
　　CIFAR 10由60000张32*32的RGB彩色图片组成，其中50000个训练图片，10000个测试图片。共10个类别。

　　地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

ImageNet

【有用、学术、经典】ImageNet：新算法实际上使用的图像数据集，很多图像 API 公司从其 REST 接口获取标签，这些标签被怀疑与 ImageNet 的下一级 WordNet 的 1000 个类很相似。

　　地址：http://image-net.org/
　　ILSVRC2014：
　　

LSUN

　　LSUN：是卧室的自然场景数据集，用于场景理解、GAN等。

　　地址：http://lsun.cs.princeton.edu/2016/

PASCAL

　　【学术】PASCAL VOC：一个通用的图像分割/分类数据集，对构建真实图像的注释用处不是特别大，但对于基线很有用。

　　地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

MSCOCO

　　MS COCO：一个通用的图像理解/字幕数据集。

　　地址：http://mscoco.org/

Genome

　　【有用】Visual Genome：非常详细的视觉知识数据集，包含约100K图像的深字母。

　　地址：http://visualgenome.org/

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数字识别

MNIST

　　【学术、经典、陈旧】MNIST：最常用的完整性检查数据集，是28x28的灰度数字图。

　　地址：http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/

SVHN

　　【学术】SVHN：数据来源于 Google 街景视图中的门牌号。

　　地址：http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

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人脸数据

Faces

　　【有用、学术、经典、陈旧】Labeled Faces in the Wild：使用名称标识符标记的面部区域数据集，常用于训练面部识别系统。

　　地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

AR Face Dataset

　　包括126个人的超过4000张图片，主要变化在表情、光照和遮挡。部分图片给出了特征点标记。

　　地址：http://www2.ece.ohio-state.edu/~aleix/ARdatabase.html

XM2VTS

　　https://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/data/xm2vts/xm2vts_markup.html
　　数据集包含295个人的分四次采集的2360张图片（295*2*4），每次对每个人采集两张图片。
对于人脸的标注有68个点。
XM2VTS图像文件的命名方式为：XXX_Y_Z.ppm，其中XXX为000-371中的数，表示哪个人；Y取值1，2，3，4，表示第几次采集的；Z取值1或者2，表示每次采集时的第几张照片。对应的landmark标记文件的命名方式为XXX_Y_Z.pts。
图像库需要付费下载，但是特征点可以免费获取到。

BioID

https://www.bioid.com/About/BioID-Face-Database

23个人的1521张图片，强调实际背景，包含光照、背景及人脸大小的差异。每个人脸标注了20个特征点。

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视频

ALOV300++

　　视频数据，可用于目标跟踪算法。

　　地址：http://alov300pp.joomlafree.it/

VOT

　　目标跟踪比赛
　　地址：http://www.votchallenge.net/howto/index.html

　　

自然语言处理

语言模型　

• 【有用、学术】WikiText：由 Salesforce MetaMind 设计的大型语言建模语料库，来源于维基百科文章。
  　　地址：http://t.cn/RJDVSRy/

• 【有用、学术】Billion Words：一个大型、通用的语言建模数据集，常用于如 word2vec 或 Glove 的分布式词语表征。
  　　地址：http://www.statmt.org/lm-benchmark/

• 【有用、学术】Common Crawl：Petabyte 级规模的网络爬行数据集，常用于学习词嵌入。
  　　地址：http://commoncrawl.org/the-data/

语义相似性

• 【有用】Question Pairs：第一个来源于 Quora 的包含重复/语义相似性标签的数据集。

  　　地址：https://data.quora.com/First-Quora-Dataset-Release-Question-Pairs
  　　

文本分类数据集

• 【有用、学术】Text Classification Datasets：一个文本分类数据集，包含8个可用于文本分类的子数据集，样本大小从120K到3.6M，问题范围从2级到14级，数据来源于 DBPedia、Amazon、Yelp、Yahoo!、Sogou 和 AG。
  　　地址：http://t.cn/RJDVxr4

• 【经典、陈旧】Reuters：一个较旧，完全基于分类的新闻文本数据集，常用于教程。
  　　地址：http://t.cn/RJDfi7T
  　　

• 【经典、陈旧】UCI’s Spambase：这是一个年代较久远的、经典的垃圾电子邮件数据集，来源是著名的 UCI 机器学习库。由于该数据集在设计细节上的独特之处，可以用作学习个性化垃圾邮件过滤的一个有趣的基线。
  　　地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase

• 【经典、陈旧】20 Newsgroups：一个文本分类的经典数据集，通常用于纯分类或作为任何 IR／索引算法的基准。
  　　地址：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/

问答

• 【有用】Question Pairs：第一个来源于 Quora 的包含重复/语义相似性标签的数据集。
  　　地址：https://data.quora.com/First-Quora-Dataset-Release-Question-Pairs

• CMU Q/A Dataset：人工生成的问题/答案对，难度评级来自维基百科文章。
  　　地址：http://www.cs.cmu.edu/~ark/QA-data/

• 【有用、学术】SQuAD：斯坦福大学的问答数据集，广泛用于问题回答和阅读理解，其中每个问题和答案都是文本片段的形式。
  　　地址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

• 【学术、经典】bAbi：来自 FAIR 的阅读理解和问答应答数据集。
  　　地址：https://research.fb.com/projects/babi/

• 【学术】The Children’s Book Test：从古登堡计划的童书中提取的（问题+上下文，答案）的基线，该数据集对问题回答、阅读理解和模拟陈述有用。
  　　地址：https://research.fb.com/projects/babi/　　　
  　　
  　　

阅读理解

• 【有用、学术】SQuAD：斯坦福大学的问答数据集，广泛用于问题回答和阅读理解，其中每个问题和答案都是文本片段的形式。
  　　地址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

• 【学术、经典】bAbi：来自 FAIR 的阅读理解和问答应答数据集。
  　　地址：https://research.fb.com/projects/babi/
  　　　　

• 【学术】The Children’s Book Test：从古登堡计划的童书中提取的（问题+上下文，答案）的基线，该数据集对问题回答、阅读理解和模拟陈述有用。
  　　地址：https://research.fb.com/projects/babi/

情感分析

• 【学术、经典、陈旧】Stanford Sentiment Treebank：一个标准情感数据集，数据集中每个句子解析树的每个节点都有精细的情感注释。
  　　地址：http://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html

• 【经典、陈旧】IMDB：一个比较旧，规模也相对较小的二院情感分类数据集。
  　　地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
  　　

IR

• 【经典、陈旧】20 Newsgroups：一个文本分类的经典数据集，通常用于纯分类或作为任何 IR／索引算法的基准。

  　　地址：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/

Maluuba

　　【有用】Maluuba Datasets：用于状态性的自然语言理解研究的人工制作的精细数据集。
　　地址：https://datasets.maluuba.com/

　　

语音

大多数语音识别数据集是专有的，因为这些数据对于创建该数据集的公司来说具有很大价值。因此，这部分的可用公开数据集多数比较陈旧。

• 【学术、陈旧】2000 HUB5 English：仅包含英语的语音数据集，百度最近的论文《深度语音：扩展端对端语音识别》使用的是这个数据集。

  　　地址：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2002T43

• 【学术】LibriSpeech：包含文本和语音的有声读物数据集，由近500小时的多人朗读的清晰音频组成，且包含书籍的章节结构。

  　　地址：http://www.openslr.org/12/

• 【有用、学术】VoxForge：带口音的语音清洁数据集，对测试模型在不同重音或语调下的鲁棒性非常有用。

  　　地址：http://www.voxforge.org/

• 【学术、经典、陈旧】TIMIT：英文语音识别数据集。

  　　地址：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC93S1

• 【有用】CHIME：包含环境噪音的语音识别挑战赛数据集。该数据集包含真实、模拟和清洁的语音录音，具体来说，包括4个扬声器在4个有噪音环境下进行的将近9000次录音，模拟数据是将多个环境组合及在无噪音环境下记录的数据。

  　　地址：http://spandh.dcs.shef.ac.uk/chime_challenge/data.html

• TED-LIUM：TED Talk 的音频数据集，包含1495个TED演讲的录音及全文的文字稿。

  　　地址：http://www-lium.univ-lemans.fr/en/content/ted-lium-corpus

推荐和排序系统

• 【经典、陈旧】Netflix Challenge：第一个主要的 Kaggle 挑战赛数据集，但由于隐私问题，只有非正式的数据集提供。

  　　地址：http://www.netflixprize.com/

• 【有用、学术、经典】MovieLens：多种大小的电影评论数据，通常用于基线协同过滤。

  　　地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/

• Million Song Dataset：Kaggle 上的大型、元数据丰富的开源数据集，对混合推荐系统有用。

  　　地址：https://www.kaggle.com/c/msdchallenge

• 【有用】Last.fm：可访问底层社交网络及其他元数据的音乐推荐数据集，这些元数据对混合系统很有用。

  　　地址：http://grouplens.org/datasets/hetrec-2011/

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网络和图表　

• 【学术】Amazon Co-Purchasing and Amazon Reviews：亚马逊网站的“买了该产品的用户也买了……”板块的数据，以及相关产品的亚马逊评论数据。适合用于推荐系统。

  　　地址：http://snap.stanford.edu/data/amazon-meta.html

• Friendster Social Network Dataset：包含103,750,348个 Friendster 用户的好友列表的匿名数据集。

  　　地址：https://archive.org/details/friendster-dataset-201107

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地理空间数据　

• 【有用、经典】OpenStreetMap：免费许可的全球矢量数据集，包含美国人口普查局的 TIGER数据。

  　　地址：http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Planet.osm

• 【有用】Landsat8：卫星拍摄的地球表面照片数据，每隔几周更新一次。

  　　地址：https://landsat.usgs.gov/landsat-8

• 【有用】NEXRAD：多普勒雷达扫描的美国大气环境数据。

  　　地址：https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad