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想自己構建機器學習模型，沒想到首先就卡在了***步。

網上各種數據集魚龍混雜，質量也參差不齊，簡直讓人挑花了眼。想要獲取大型數據集，還要挨個跑到各數據集的網站，兩個字：麻煩。

如何才能高效找到機器學習領域規模***、質量***的數據集？

為了響應廣大網友的呼聲，網友u/UpdraftDev將全網***的機器學習數據集整理匯集，并對這些數據集進行了分類和介紹。

想找心儀數據集，現在一目了然。網友紛紛表示：很滿意！

太方便了

這個網站上，共收集到了100多個業界***型的數據集。

根據任務類別，這些數據集中又分為三大類：計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）和音頻數據集。

在網站主頁，一眼掃過去可以看到數據集名稱、發布時間、簡要介紹、開源協議、相關論文等重要信息，查找起來非常方便。

點進去就直接跳轉到網站主頁了，輕輕一點，免去了你挨個搜索每個數據集地址的麻煩。

神仙數據集

清單中列舉的數據集中，不乏一些有趣的業界知名數據集，在很多的機器學習任務中，這些數據集都是最實用、出現場次***的那一批。

都是哪些神仙數據集？

計算機視覺領域

先來看一下CV領域，匯總中收納了70個大型數據集，很多經常遇到的經典數據集都在里面。

看看你能認出幾個：

其中，包含了英偉達去年12月開源的人臉數據集FFHQ（Flickr-Faces-HQ），內含7萬張1024×1024分辨率的高清人臉大圖。

它提供了高度多樣化、高質量的人臉數據，并且涵蓋了比現有高分辨率數據集（如CelebA-HQ）更多的變化，比如更多佩戴眼鏡、帽子的照片。

也有一些熟悉的中國企業身影。

比如百度開放的自動駕駛數據集ApolloScape，包括感知、仿真場景、路網數據等數十萬幀逐像素語義分割標注的高分辨率圖像數據。

數據集采用了逐像素語義分割標注的方式，是環境復雜、標注精準、數據量大的自動駕駛數據集。

騰訊開源的Tencent ML-Images項目，其多標簽圖像數據集ML-Images包含了1800萬圖像和1.1萬多種常見物體類別，比谷歌開源的Open Images數據集還豐富不少。

當然，像ImageNet、KITTI、COCO、Cityscapes等這樣的老牌經典數據集也都在里面。

自然語言處理（NLP）領域

NLP領域目前有26個數據集：

斯坦福大學NLP組的SQuAD 2.0你得了解一下，和一代相比，2.0版在增加對抗性問題的同時，也新增了一項“判斷一個問題能否根據提供的閱讀文本作答”的任務。

SQuAD 2.0中不僅包含十萬個問題-答案對，還有超過五萬個由人類眾包者對抗性地設計的無法回答的問題。

CoQA數據集也是斯坦福開發的對話數據集，包含來自8k組對話的127k個帶有答案的問題。這些對話涉及 7 個不同領域，每組對話的平均長度為15輪，每一輪對話都由問題和回答組成。

此外，DeepMind的Q&A問答數據集、微軟的MS MARCO機器閱讀理解數據集、三名中國學生推出的HotpotQA新型問答數據集等，都可以在這份清單中一鍵直達。

音頻數據集

還有四個大型音頻數據集：

谷歌的大規模音頻數據集AudioSet，包含632類的音頻類別以及2084320 條人工標記的每段10秒的聲音剪輯片段，覆蓋大范圍人類與動物、樂器與音樂流派、日常環境聲音。

谷歌NSynth數據集，收錄了從1000種樂器中采集的大量注釋的音符，包括不同的音高和速率，比同類的公共數據集大了一個數量級。

初創公司Mozilla公布的Common Voice數據集，內含2萬名英語志愿者500小時、40萬份錄音，語料庫也在不斷擴充中。

還有LibriSpeech ASR corpus語音數據集，包括1000小時的英文發音和對應文字，數據來自LibriVox項目的有聲讀物，是一個大型的語料數據庫。