ชุดข้อมูลภาพฟรี 31 ชุดเพื่อการวิเคราะห์ด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโครงการของคุณ [อัปเดตปี 2025]

อัลกอริทึม AI นั้นดีพอๆ กับข้อมูลที่คุณป้อนเท่านั้น

ไม่ใช่ข้อความที่เป็นตัวหนาหรือแหกกฎ เมื่อสองสามทศวรรษก่อน AI อาจดูเหมือนเป็นเรื่องที่ค่อนข้างจะห่างไกล แต่ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรมาไกลมากตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา

การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตีความฉลากและภาพต่างๆ เมื่อคุณฝึกคอมพิวเตอร์โดยใช้ชุดข้อมูลภาพที่ถูกต้อง คอมพิวเตอร์จะสามารถตรวจจับ เข้าใจ และระบุลักษณะใบหน้าต่างๆ ตรวจจับโรค ขับรถยนต์ไร้คนขับ และยังช่วยชีวิตผู้คนได้ด้วยการสแกนอวัยวะหลายมิติ

ตลาดคอมพิวเตอร์วิทัศน์คาดว่าจะถึง $ 144.46 พันล้านภายในปี 2028 จากความเจียมเนื้อเจียมตัว 7.04 พันล้านดอลลาร์ในปี 2020, เติบโตที่ CAGR 45.64% ระหว่างปี 2021 ถึง 2028

ชุดข้อมูลภาพที่คุณป้อนและฝึกอบรมงาน Machine Learning และ Computer Vision ของคุณมีความสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ AI ของคุณ การจะได้ชุดข้อมูลที่มีคุณภาพนั้นค่อนข้างยาก การใช้คอลเลกชันภาพที่หลากหลายนั้นมีความจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่ามีการฝึกอบรมโมเดลที่มีประสิทธิภาพและสะท้อนถึงความซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงได้ดีขึ้น

ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของโครงการของคุณ อาจใช้เวลาสองสามวันถึงสองสามสัปดาห์ในการรับชุดข้อมูลที่เชื่อถือได้และเกี่ยวข้องสำหรับวัตถุประสงค์ด้านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่หลากหลายเพื่อครอบคลุมงานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และสถานการณ์จริงต่างๆ นักวิจัยมักมองหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับวัตถุประสงค์ด้านการวิจัย เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถประเมินแบบจำลองได้อย่างครอบคลุมและรองรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

ที่นี่ เรามอบชุดข้อมูลภาพโอเพนซอร์สที่หลากหลาย (แบ่งประเภทเพื่อความสะดวกของคุณ) ให้คุณใช้ได้ทันที

งานชุดข้อมูลภาพ: การจำแนกประเภท การแบ่งส่วน การตรวจจับ และอื่นๆ

ชุดข้อมูลรูปภาพ เป็นกระดูกสันหลังของระบบคอมพิวเตอร์วิชันสมัยใหม่ ซึ่งขับเคลื่อนงานต่างๆ มากมายที่ทำให้เครื่องจักรสามารถตีความและทำความเข้าใจข้อมูลภาพได้ ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแบบจำลองสำหรับยานยนต์ไร้คนขับ พัฒนาเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า หรือทำงานเกี่ยวกับการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ ชุดข้อมูลภาพที่เหมาะสมถือเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับความสำเร็จ

การจำแนกรูปภาพ เป็นหนึ่งในงานวิชันคอมพิวเตอร์พื้นฐานที่สุด ในกระบวนการนี้ โมเดลจะเรียนรู้ที่จะกำหนดป้ายกำกับให้กับภาพทั้งหมดโดยอิงจากเนื้อหา ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลการจำแนกภาพอาจช่วยให้โมเดลแยกแยะภาพแมวและสุนัข หรือระบุชนิดพืชที่แตกต่างกัน งานนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น การแท็กภาพอัตโนมัติ การวินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์ และเกณฑ์มาตรฐานการจำแนกฉาก

การตรวจจับวัตถุ ก้าวไปอีกขั้นด้วยการไม่เพียงแค่ระบุการมีอยู่ของวัตถุภายในภาพเท่านั้น แต่ยังระบุตำแหน่งของวัตถุโดยใช้กรอบขอบเขตอีกด้วย ชุดข้อมูลสำหรับการตรวจจับวัตถุ เช่น ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบพร้อมกรอบขอบเขต มีความสำคัญต่อการใช้งาน เช่น การตรวจจับคนเดินถนนในรถยนต์ไร้คนขับ การเฝ้าระวังความปลอดภัย และการวิเคราะห์การค้าปลีก การตรวจจับวัตถุยังเป็นส่วนประกอบสำคัญในการพัฒนาอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์วิชันที่แข็งแกร่งสำหรับสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง

การแบ่งส่วนความหมาย เกี่ยวข้องกับการจำแนกพิกเซลแต่ละพิกเซลในภาพเป็นหมวดหมู่เฉพาะ ซึ่งจะทำให้เข้าใจฉากนั้นๆ อย่างละเอียด การแบ่งส่วนภาพแบบ Trimap ในระดับพิกเซลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในงานต่างๆ เช่น การสร้างภาพทางการแพทย์ ซึ่งต้องมีการกำหนดขอบเขตของอวัยวะหรือเนื้องอกอย่างแม่นยำ และในสภาพแวดล้อมในเมืองสำหรับการขับขี่อัตโนมัติ ซึ่งการแยกแยะระหว่างถนน ทางเท้า และยานพาหนะถือเป็นสิ่งสำคัญ

นอกเหนือจากงานหลักเหล่านี้ ชุดข้อมูลภาพยังรองรับการแบ่งส่วนอินสแตนซ์ (การแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุแต่ละชิ้นในคลาสเดียวกัน) การบรรยายภาพ (การสร้างข้อความบรรยายสำหรับภาพ) และการจดจำใบหน้า (การระบุหรือยืนยันใบหน้ามนุษย์ในภาพ) งานวิทัศน์คอมพิวเตอร์แต่ละงานเหล่านี้ต้องอาศัยภาพที่มีคุณภาพสูงพร้อมคำอธิบายประกอบเพื่อฝึกและตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

การใช้ชุดข้อมูลภาพที่หลากหลายและมีคำอธิบายประกอบอย่างดีช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ปฏิบัติงานด้านการเรียนรู้ของเครื่องสามารถรับมือกับความท้าทายด้านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ได้หลากหลาย ตั้งแต่การจดจำและจำแนกภาพไปจนถึงปัญหาการแบ่งส่วนและการตรวจจับที่ซับซ้อน ชุดข้อมูลที่เหมาะสมไม่เพียงแต่ช่วยเร่งการวิจัยและพัฒนาเท่านั้น แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ทำงานได้อย่างถูกต้องในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงอีกด้วย

รายการชุดข้อมูลภาพที่ครอบคลุมเพื่อฝึกโมเดลการมองเห็นคอมพิวเตอร์ของคุณ

ทั่วไป:

1. อิมเมจเน็ต

   ImageNet เป็นชุดข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย และมาพร้อมกับภาพที่น่าอัศจรรย์ 1.2 ล้านภาพที่จัดประเภทเป็น 1000 หมวดหมู่ ชุดข้อมูลนี้ได้รับการจัดระเบียบตามลำดับชั้นของ WorldNet และแบ่งออกเป็นสามส่วน ได้แก่ ข้อมูลการฝึก ป้ายกำกับรูปภาพ และข้อมูลการตรวจสอบ

2. จลนศาสตร์ 700

   Kinetics 700 เป็นชุดข้อมูลคุณภาพสูงขนาดใหญ่ที่มีคลิปมากกว่า 650,000 คลิปจาก 700 คลาสการกระทำของมนุษย์ที่แตกต่างกัน กิจกรรมในชั้นเรียนแต่ละรายการมีวิดีโอคลิปประมาณ 700 คลิป คลิปในชุดข้อมูลมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับวัตถุและระหว่างมนุษย์กับมนุษย์ ซึ่งพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์มากเมื่อรับรู้ถึงการกระทำของมนุษย์ในวิดีโอ

3. ซิฟาร์ -10

   CIFAR 10 เป็นหนึ่งในชุดข้อมูลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ใหญ่ที่สุดซึ่งมีภาพสี 60000 32 x 32 แสดงถึงสิบคลาสที่แตกต่างกัน แต่ละชั้นมีรูปภาพประมาณ 6000 ภาพที่ใช้เพื่อฝึกอัลกอริธึมการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และแมชชีนเลิร์นนิง

4. ชุดข้อมูลภาพสัตว์เลี้ยง Oxford-IIIT

   ชุดข้อมูลภาพสัตว์เลี้ยงประกอบด้วย 37 หมวดหมู่ โดยมีภาพ 200 ภาพต่อคลาส ภาพเหล่านี้มีขนาด ท่าทาง และแสงที่แตกต่างกัน และมาพร้อมกับคำอธิบายประกอบสำหรับสายพันธุ์ ROI ของศีรษะ และการแบ่งส่วนไตรแมปในระดับพิกเซล

5. รูปภาพเปิดของ Google

   ด้วย URL ที่น่าประทับใจถึง 9 ล้านรายการ ทำให้นี่เป็นหนึ่งในชุดข้อมูลรูปภาพที่ใหญ่ที่สุดในรายการ โดยประกอบด้วยรูปภาพหลายล้านภาพที่ถูกใส่ป้ายกำกับไว้ใน 6,000 หมวดหมู่

6. ภาพพืช

   ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยชุดภาพหลายภาพซึ่งประกอบด้วยภาพพืชที่น่าประทับใจกว่า 1 ล้านภาพ ครอบคลุมประมาณ 11 สายพันธุ์

7. ลส

   LSUN คือชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่ที่มีภาพที่มีป้ายกำกับหลายล้านภาพในหมวดหมู่ฉากและวัตถุต่างๆ ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยชุดทดสอบเฉพาะสำหรับการประเมินแบบจำลอง

การจดจำใบหน้า:

1. ติดป้ายใบหน้าในป่า

   Labeled Faced in the Wild เป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีรูปภาพมากกว่า 13,230 ภาพจากผู้คนเกือบ 5,750 คนที่ตรวจพบจากอินเทอร์เน็ต ชุดข้อมูลของใบหน้านี้ออกแบบมาเพื่อให้ศึกษาการตรวจจับใบหน้าแบบไม่มีข้อจำกัดได้ง่ายขึ้น

2. CASIA เว็บเฟซ

   CASIA Web face เป็นชุดข้อมูลที่ได้รับการออกแบบมาอย่างดี ซึ่งช่วยให้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับการจดจำใบหน้าไม่มีข้อจำกัด ด้วยภาพมากกว่า 494,000 ภาพจากข้อมูลระบุตัวตนเกือบ 10,000 รายการ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการระบุใบหน้าและงานตรวจสอบ

3. UMD ใบหน้าชุดข้อมูล

   UMD เผชิญกับชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบอย่างดีซึ่งประกอบด้วยสองส่วน ได้แก่ ภาพนิ่งและเฟรมวิดีโอ ชุดข้อมูลนี้มีคำอธิบายประกอบใบหน้ามากกว่า 367,800 รายการและเฟรมวิดีโอที่มีคำอธิบายประกอบ 3.7 ล้านรายการ

4. การตรวจจับหน้ากากใบหน้า

   ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยภาพ 853 ภาพที่ได้รับการจัดประเภทเป็น XNUMX คลาส ได้แก่ "มีหน้ากาก" "ไม่มีหน้ากาก" และ "สวมหน้ากากไม่ถูกต้อง" พร้อมกรอบขอบเขตในรูปแบบ PASCAL VOC

5. เฟอเรท

   FERET (ฐานข้อมูลเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า) เป็นชุดข้อมูลภาพที่ครอบคลุมซึ่งประกอบด้วยภาพใบหน้ามนุษย์พร้อมคำอธิบายมากกว่า 14,000 ภาพ

การรู้จำลายมือ:

1. ฐานข้อมูล MNIST

   MNIST เป็นฐานข้อมูลที่มีตัวอย่างตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือตั้งแต่ 0 ถึง 9 และมีรูปภาพการฝึกอบรมและทดสอบ 60,000 และ 10,000 ภาพ เปิดตัวในปี 1999 MNIST ช่วยให้ทดสอบระบบประมวลผลภาพในการเรียนรู้เชิงลึกได้ง่ายขึ้น

2. ชุดข้อมูลอักขระประดิษฐ์

   ชุดข้อมูลอักขระประดิษฐ์เป็นข้อมูลที่สร้างขึ้นเทียมตามชื่อซึ่งอธิบายโครงสร้างภาษาอังกฤษด้วยตัวพิมพ์ใหญ่สิบตัว มาพร้อมกับภาพมากกว่า 6000 ภาพ