图像分类数据集是机器学习和深度学习领域中常用的数据集之一，主要用于训练和评估图像识别模型。以下是一些常见的图像分类数据集：
- MNIST：手写数字数据集，包含0到9的手写数字图片。
- CIFAR-10：小型图像数据集，包含10个类别的60,000张32x32彩色图像。
- ImageNet：大规模视觉识别挑战赛的数据集，包含数百万张图像，分为数万个类别。
数据集应用
图像分类数据集在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 医疗影像分析：用于诊断疾病，如皮肤癌、乳腺癌等。
- 自动驾驶：用于识别道路上的物体，如行人、车辆等。
- 图像检索：用于根据关键词搜索相似的图像。
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