"计算机视觉领域常用数据集汇总"
计算机视觉是人工智能和深度学习领域的重要分支，它们之间存在着紧密的联系。计算机视觉领域的研究和应用离不开数据集的支持，本文将对常用的计算机视觉数据集进行汇总和介绍。
MNIST是一个手写数字数据库，包含60,000个训练样本集和10,000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28。MNIST数据集是以二进制存储的，不能直接以图像格式查看，不过很容易找到将其转换成图像格式的工具。MNIST数据集是深度学习领域的“Hello World!”，几乎每个深度学习框架都会将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一页教程。
Imagenet数据集是计算机视觉领域的常用数据集之一，包含1400多万幅图像，涵盖2万多个类别。Imagenet数据集对深度学习的浪潮起了巨大的推动作用，正如Yann LeCun和Yoshua Bengio在2012年发表的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》所示。Imagenet数据集是计算机视觉领域研究论文中应用非常广泛的数据集，几乎成了深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。
COCO数据集是Common Objects in Context的缩写，提供了图像分割、语义理解等研究方向的数据支持。COCO数据集包含超过300,000个图像，80个对象类别，每个图像有5个语义描述，提供了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。
PASCAL VOC数据集是视觉对象的分类识别和检测的基准测试，提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。PASCAL VOC数据集包含20个类别，图像质量好，标注完备，非常适合用于测试算法性能。
CIFAR数据集包含10个类别，50,000个训练图像，彩色图像大小：32x32，10,000个测试图像。CIFAR-100与CIFAR-10类似，包含100个类，每类有600张图像，图像类别均有明确标注。CIFAR数据集广泛应用于计算机视觉和深度学习领域的研究和应用。
计算机视觉领域常用的数据集有MNIST、Imagenet、COCO、PASCAL VOC、CIFAR等，这些数据集为计算机视觉和深度学习领域的研究和应用提供了重要的支持和资源。
