🌟 图像数据集资源教程

图像数据集是计算机视觉项目的核心资源，以下整理了常用公开数据集及使用建议：

📚 常用图像数据集

• COCO 数据集 🖼️

  包含 8 万张带标注图像，适用于目标检测与实例分割研究 [点击查看 COCO 数据集详情](/tutorials/obj_detection_coco)

• ImageNet 数据集 🌍

  1400 万张图像构成的庞大数据库，支持 1000 类物体识别 [延伸阅读：ImageNet 数据集结构解析](/tutorials/imagenet_structure)

• Open Images 数据集 🧩

  提供多标签标注与边界框信息，适合复杂场景分析 [探索 Open Images 数据集](/tutorials/open_images_usage)

🛠️ 数据集使用技巧

1. 数据增强 🔄
   在训练前使用旋转、翻转等操作扩展数据集规模
   点击查看数据增强教程

2. 标注工具 📌
   推荐使用 LabelImg 或 CVAT 进行图像标注
   了解标注工具选择指南

3. 数据预处理 🧼
   注意归一化处理与数据格式转换（如 JPEG/PNG）
   查看数据预处理步骤

📌 注意事项

• 确保遵守数据使用许可协议
• 建议使用镜像站点加速数据下载
• 定期清理冗余图像以优化存储空间

需要更多实践案例可访问 图像数据集实战案例库 进行深度学习。