一、MNIST（入门标配）

MNIST是一个手写数字集，由大牛LeCun创立，训练集有60000个样例图片及其标签，测试集有10000个样例图片及其标签，每张样例图片是一个28px*28px灰度图，样例图片及其标签以二进制方式存放在4个文件中，格式如下：

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二、ImageNet（进阶之路）

ImageNet是一个图像集，由斯坦福大学李飞飞创立，有1400W+张样例图片，分为27大类和2W+小类，只能用于非商业研究和教学使用。与ImageNet图像集相应的是著名的ILSVRC竞赛，各种新机器学习算法脱颖而出（AlexNet、ZFNet、GoogleNet、ResNet、...），图像识别率得以显著提高，在ILSVRC竞赛上一举成名是近几年来计算机视觉从业者的梦想。

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三、PASCAL VOC（权威鼻祖）

PASCAL VOC是一个图像集，由Mark Everingham (University ofLeeds)、Luc van Gool (ETHZ, Zurich)等人创立，有1.7W+张图片，分为20类。PASCALVOC竞赛也是计算机视觉竞赛的鼻祖，从2005年到2012年一共举办了8届，包含了物体分类（Classification）、目标检测（Detection）、图像分割（Segmentation）、Person Layout等任务，后来逐渐被ILSVRC竞赛替代。

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四、其他数据集（小众所爱）：

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