在这个教程中，我们将介绍如何使用图像数据集进行机器学习和深度学习项目。图像数据集是机器学习模型训练的重要资源，以下是一些常用的图像数据集和它们的应用场景。
常用图像数据集
- MNIST 数据集：包含 0 到 9 的手写数字图片，常用于入门级的机器学习项目。
- CIFAR-10 数据集：包含 10 个类别的 60,000 张 32x32 的彩色图像，是图像分类任务的常用数据集。
- ImageNet 数据集：包含超过 14,000,000 张图片，分为 21,000 个类别，是深度学习图像识别任务的重要数据集。
图像数据集应用
- 图像分类：使用图像数据集训练模型，对图片进行分类，如动物、植物等。
- 目标检测：在图像中检测特定目标的位置，如人脸检测、车辆检测等。
- 图像分割：将图像分割成多个区域，用于医学图像分析、地图制作等。
在线资源
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MNIST 数据集示例
CIFAR-10 数据集示例