深度学习经典数据集汇总

 深度学习数据集

Author：louwill

From：深度学习笔记

很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。作为个人学习和实验来说，很难获得像工业界那样较高质量的贴近实际应用的大量数据集，这时候一些公开数据集往往就成了大家通往AI路上的反复摩擦的对象。

计算机视觉（CV）方向的经典数据集包括MNIST手写数字数据集、Fashion MNIST数据集、CIFAR-10和CIFAR-100数据集、ILSVRC竞赛的ImageNet数据集、用于检测和分割的PASCAL VOC和COCO数据集等。而自然语言处理（NLP）方向的经典数据集包括IMDB电影评论数据集、Wikitext维基百科数据集、Amazon reviews（亚马逊评论）数据集和Sogou news（搜狗新闻）数据等。

本讲就分别对这些经典数据集和使用进行一个概述。

 

CV经典数据集

1.MNIST

MNIST（Mixed National Institute of Standards andTechnology database）数据集大家可以说是耳熟能详。可以说是每个入门深度学习的人都会使用MNIST进行实验。作为领域内最早的一个大型数据集，MNIST于1998年由Yann LeCun等人设计构建。MNIST数据集包括60000个示例的训练集以及10000个示例的测试集，每个手写数字的大小均为28*28。在本书的前面一些章节，我们曾多次使用到了MNIST数据集。

MNIST数据集官网地址为http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。

MNIST在TensorFlow中可以直接导入使用。在TensorFlow 2.0中使用示例如代码1所示。

代码1 导入MNIST

# 导入mnist模块
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 导入数据
(x_train,y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 输出数据维度
print(x_train.shape,y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape)

输出结果如下。

 (60000, 28, 28) (60000,) (10000, 28, 28)(10000,)

可视化展示MNIST 0-9十个数字，如代码2所示，绘制结果如图1。

代码2 绘制MNIST

# 导入相关模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 指定绘图尺寸
plt.figure(figsize=(12,8))
# 绘制10个数字
fori in range(10):
    plt.subplot(2,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    img = x_train[y_train == i][0].reshape(28,28)
    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

 

                 图1 MNIST数据示例

 

2.Fashion MNIST

可能是见MNIST太烂大街了，德国的一家名为Zalando的时尚科技公司提供了Fashion-MNIST来作为MNIST数据集的替代数据集。Fashion MNIST包含了10种类别70000个不同时尚穿戴品的图像，整体数据结构上跟MNIST完全一致。每张图像的尺寸同样是28*28。

Fashion MNIST数据集地址为：

https://research.zalando.com/welcome/mission/research-projects/fashion-mnist/。

Fashion MNIST同样也可以在TensorFlow中直接导入。如代码3所示。

代码3 导入Fashion MNIST

# 导入fashion mnist模块
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
# 导入数据
(x_train,y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
# 输出数据维度
print(x_train.shape,y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape)

输出结果如下。

 (60000, 28, 28) (60000,) (10000, 28, 28)(10000,)

可视化展示Fashion MNIST 10种类别，如代码4所示。绘制结果如2所示。

代码21.4 绘制Fashion MNIST

# 绘图尺寸
plt.figure(figsize=(12,8))
# 绘制10个示例
fori in range(10):
    plt.subplot(2,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    img = x_train[y_train == i][0].reshape(28,28)
    plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary)

 

图2 Fashion MNIST数据示例展示

 

3.CIFAR-10

相较于MNIST和Fashion MNIST的灰度图像，CIFAR-10数据集由10个类的60000个32*32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。

CIFAR-10是由Hinton的学生Alex Krizhevsky(AlexNet的作者)和Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的彩色图像数据集。一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车（truck）。

CIFAR-10的官方地址为https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html。

CIFAR-10在TensorFlow中导入方式如代码5所示。

代码5 导入CIFAR-10

# 导入cifar10模块
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
# 读取数据
(x_train,y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 输出数据维度
print(x_train.shape,y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape) 

输出结果如下。

(50000,32, 32, 3) (50000, 1) (10000, 32, 32, 3) (10000, 1)

CIFAR-10的可视化展示如代码6所示。图像示例如图3所示。

代码21.6 绘制CIFAR-10

# 指定绘图尺寸
plt.figure(figsize=(12,8))
# 绘制10个示例
fori in range(10):
    plt.subplot(2,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary)

 

图3 CIFAR-10示例展示

4.CIFAR-100

CIFAR-100可以看作是CIFAR-10的扩大版，CIFAR-100将类别扩大到100个类，每个类包含了600张图像，分别有500张训练图像和100张测试图像。CIFAR-100的100个类被分为20个大类，每个大类又有一定数量的小类，大类和大类之间区分度较高，但小类之间有些图像具有较高的相似度，这对于分类模型来说会更具挑战性。

CIFAR-100数据集地址为https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html。

CIFAR-10在TensorFlow中导入方式如代码7所示。

代码21.7 导入CIFAR-100

# 导入cifar100模块
from tensorflow.keras.datasets import cifar100
# 导入数据
(x_train,y_train), (x_test, y_test) = cifar100.load_data()
# 输出数据维度
print(x_train.shape,y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape)

输出结果如下。

(50000,32, 32, 3) (50000, 1) (10000, 32, 32, 3) (10000, 1)

CIFAR-100的可视化展示如代码8所示，示例结果如图4所示。

代码8 绘制CIFAR-100

# 指定绘图尺寸
plt.figure(figsize=(12,8))
# 绘制100个示例
fori in range(100):
    plt.subplot(10,10,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary)

图4 CIFAR-100示例

5.ImageNet

ImageNet图像数据集是在2009年由斯坦福的李飞飞主导的一个项目形成的一个数据集。李飞飞在CVPR2009上发表了一篇名为《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的论文，之后从2010年开始基于ImageNet数据集的7届ILSVRC大赛，这使得ImageNet极大的推动了深度学习和计算机视觉的发展。ILSVRC大赛历届经典网络如表1所示。

表1 ILSVRC历年冠军解决方案

 

目前ImageNet中总共有14197122张图像，分为21841个类别，数据官网地址为：http://www.image-net.org/

ImageNet数据集示例如图5所示。

图5 ImageNet数据示例

 

6.PASCAL VOC

PASCAL VOC挑战赛（The PASCAL Visual Object Classes）是一个世界级的计算机视觉挑战赛, 其全称为Pattern Analysis, Statical Modeling andComputational Learning，从2005年开始到2012年结束，PASCAL VOC最初主要用于目标检测，很多经典的目标检测网络都是在PASCAL VOC上训练出来的，例如，Fast R-CNN系列的各种网络。后来逐渐增加了分类、分割、动作识别和人体布局等五类比赛。目前PASCAL VOC主要分为VOC2007和VOC2012两个版本的数据集。PASCAL VOC数据示例如图6所示。

图6 PASCAL VOC数据示例

 

7.COCO

COCO数据集是微软在ImageNet和PASCAL VOC数据集标注上的基础上产生的，主要是用于图像分类、检测和分割等任务。COCO全称为Common Objects in Context，2014年微软在ECCV Workshops里发表了Microsoft COCO: Common Objects in Context。文章中说明了COCO数据集以场景理解为目标，主要从复杂的日常场景中截取，图像中的目标通过精确的分割进行位置的标定。COCO包括91个类别目标，其中有82个类别的数据量都超过了5000张。

COCO数据集主页地址为http://cocodataset.org/#home。

COCO数据集示例如图7所示。

图7 COCO数据集示例

 

除了以上这些公开的经典数据集以外，我们也可以通过数据采集和图像标注工具制作数据集。常用的图像标注工具包括Labelme、LabelImg、Vatic、Sloth、ImageJ、CVAT、Yolo_mark、RectLabel和Labelbox等。图8所示是Labelme图像标注示例。

图8 Labelme图像标注

 

NLP经典数据集

1.IMDB

IMDB本身是一家在线收集各种电影信息的网站，跟国内的豆瓣较为类似，用户可以在上面发表对电影的影评。IMDB数据集是斯坦福整理的一套用于情感分析的IMDB电影评论二分类数据集，包含了25000个训练样本和25000个测试样本，所有影评被标记为正面和负面两种评价。IMDB数据集的一个示例如图9所示。

图9 IMDB数据示例

 

IMDB数据集在TensorFlow中读取方法跟MNIST等数据集较为类似，如代码9所示。

代码9 导入IMDB

# 导入imdb模块
from tensorflow.keras.datasets import imdb
# 导入数据
(x_train,y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data()
# 输出数据维度
print(x_train.shape,y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape)

输出结果如下。

Downloadingdata from
https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/imdb.npz
17465344/17464789[==============================] - 2s 0us/step
(25000,)(25000,) (25000,) (25000,)

IMDB数据集地址为https://www.imdb.com/interfaces/。

 

2.Wikitext

WikiText 英语词库数据（The WikiText Long Term Dependency Language ModelingDataset）是由Salesforce MetaMind 策划的包含1亿个词汇的大型语言建模语料库。这些词汇都是从维基百科一些经典文章中提取得到，包括WikiText-103和WikiText-2两个版本，其中WikiText-2是WikiText-103的一个子集，常用于测试小型数据集的语言模型训练效果。值得一提的是，WikiText保持了产生每个词汇的原始文章，非常适用于长时依赖的大文本建模问题。

WikiText数据集地址为https://metamind.io/research/the-wikitext-long-term-dependency-language-modeling-dataset。

 

3.Amazon reviews

Amazon Reviews数据集是2013年由康奈尔大学[1]发布的、从斯坦福网络分析项目（SNAP）中构建的Amazon评论数据集，分为Full和Polarity两个版本。Full版本每个类别包含600000个训练样本和130000个测试样本，Polarity版本每个类别则包含1800000个训练样本和200000个测试样本。评论的商品包括书籍、电子产品、电影、日常家用产品、衣服、手机、玩具等各类常用物品。

Amazon Reviews数据集地址为http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/。

Amazon Reviews数据集的一个样本示例如图10所示。

图10 Amazon Reviews数据示例

 

4.Sogou news

Sogou news 数据集是来自SogouCA和SogouCS新闻语料库总共包含运动、金融、娱乐、汽车和技术5个类别2909551篇新闻文章构成的数据集。每个类别分别包含90000个训练样本和12000个测试样本。

Sogou news 数据集地址为：

http://academictorrents.com/details/b2b847b5e1946b0479baa838a0b0547178e5ebe8。

 

NLP领域还有一些像Ag News、Yelp等经典数据集，这里限于篇幅就不再进行更多的介绍，感兴趣的读者可以自行查阅。

往期精彩：

【原创首发】机器学习公式推导与代码实现30讲.pdf

【原创首发】深度学习语义分割理论与实战指南.pdf

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