图像分类数据集指南

图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，广泛应用于人脸识别、物体检测、医学影像分析等场景。以下是一些常用公开数据集及使用建议：

📚 常用数据集

• ImageNet
  包含1400万张带标签的图片，覆盖1000多个类别。

  🔗 [点击了解ImageNet的详细结构](/community/abc_compute_forum/cv/datasets/overview)

• CIFAR-10
  60,000张32x32彩色图像，分为10个类别（如飞机、汽车、鸟等）。

  

• MNIST
  手写数字图像数据集，常用于入门级图像分类训练。

  

🎯 应用场景

• 学术研究：用于算法性能基准测试（如ResNet、EfficientNet的论文实验）。
• 工业实践：电商商品识别、自动驾驶交通标志检测等。
• 开源项目：查看热门图像分类开源项目

📌 数据集选择建议

1. 小规模实验：优先使用MNIST或CIFAR-10
2. 实际应用：考虑使用COCO或OpenImages
3. 特定领域：如医学影像可选择CheXpert或ISIC

如需进一步了解数据集标注规范或模型评估指标，可访问计算机视觉基础资源中心。