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最近新增数据集开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/GoogleAudioset：扩展了632个音频分类样本，并

 

近期，skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集内容包括生物识别、自然图像以及深度学习图像等数据集，现机器之心将其整理如下：（内附链接哦~）选自Medium，作者：Bharath Raj，机器之心编译，参与：高璇、王淑婷。

最近新增数据集开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/Google Audioset：扩展了 632 个音频分类样本，并从 YouTube 视频中提取了 2，084，320 个人类标记的 10 秒声音片段。

地址：https://research.google.com/audioset/Uber 2B trip data：首次展示 2 百万公里的出行数据地址：https://movement.uber.com/cities。

Yelp Open Dataset：Yelp 数据集是用于 NLP 的 Yelp 业务、评论和用户数据的子集地址：https://www.yelp.com/datasetCore50：用于连续目标识别的新数据集和基准。

地址：https://vlomonaco.github.io/core50/Kaggle 数据集：https://www.kaggle.com/datasetsData Portal：http://dataportals.org/

Open Data Monitor：https://opendatamonitor.eu/Quandl Data Portal：https://www.quandl.com/Mut1ny 头部/面部分割数据集：http://www.mut1ny.com/face-headsegmentation-dataset

Github 上的优秀公共数据集：https://www.kdnuggets.com/2015/04/awesome-public-datasets-github.html头部 CT 扫描数据集：491 次扫描的 CQ500 数据集。

地址：http://headctstudy.qure.ai/

自然图像数据集MNIST：手写数字图像最常用的可用性检查格式 25x25、居中、黑白手写数字这是一项简单的任务——仅某部分适用于 MNIST，不意味着它有效地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。

CIFAR10 / CIFAR100：32x32 彩色图像，10/100 类虽然仍有趣却不再常用的可用性检查地址：http://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.htmlCaltech 101：101 类物体的图片。

地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/Caltech 256：256 类物体的图片地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/。

STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集像修改过的 CIFAR-10地址：http://cs.stanford.edu/~acoates/stl10/The Street View House Numbers (SVHN)：Google 街景中的门牌号码。

可以把它想象成复现的户外 MNIST地址：http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/NORB：玩具摆件在各种照明和姿势下的双目图像地址：http://www.cs.nyu.edu/~ylclab/data/norb-v1.0/。

Pascal VOC：通用图像分割/分类——对于构建真实世界图像注释不是非常有用，但对基线很有用地址：http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/Labelme：带注释图像的大型数据集。

地址：http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/browserTools/php/dataset.phpImageNet：新算法的客观图像数据集（de-facto image dataset）。

许多图像 API 公司都有来自其 REST 接口的标签，这些标签近 1000 类;WordNet; ImageNet 的层次结构地址：http://image-net.org/LSUN：具有很多辅助任务的场景理解（房间布局估计，显著性预测（saliency prediction）等），有关联竞赛。

（associated competition）地址：http://lsun.cs.princeton.edu/2016/MS COCO：通用图像理解/说明，有关联竞赛地址：http://mscoco.org/。

COIL 20：不同物体在 360 度旋转中以每个角度成像地址：http://www.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-20.phpCOIL100：不同物体在 360 度旋转中以每个角度成像。

地址：http://www1.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-100.phpGoogle 开源图像：有 900 万张图像的网址集合，这些图像通过知识共享（Creative Commons）被标注成 6000 多个类别。

地址：https://research.googleblog.com/2016/09/introducing-open-images-dataset.html地理空间数据OpenStreetMap：免费提供整个星球的矢量数据。

它包含（旧版）美国人口普查局的数据地址：http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Planet.osmLandsat8：整个地球表面的卫星视角图，每隔几周更新一次地址：https://landsat.usgs.gov/landsat-8。

NEXRAD：美国大气层的多普勒雷达扫描图地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad————————我是深度学习图像的分割线————————。

人工数据集Arcade Universe：一个人工数据集生成器，图像包含街机游戏 sprite，如 tetris pentomino / tetromino该生成器基于 O. Breleux 的 bugland 数据集生成器。

地址：https://github.com/caglar/Arcade-Universe以 Baby AI School 为灵感的数据集集合地址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/BabyAISchool。

Baby AI Shapes Dataset：区分 3 种简单形状地址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/BabyAIShapesDatasets。

Baby AI Image And Question Dataset：一个问题-图像-答案数据集地址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/BabyAIImageAndQuestionDatasets。

Deep Vs Shallow Comparison ICML2007：为实证评估深层架构而生成的数据集地址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/DeepVsShallowComparisonICML2007。

MnistVariations：在 MNIST 中引入受控变化地址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/MnistVariations。

RectanglesData：区分宽矩形和垂直矩形地址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/RectanglesData。

ConvexNonConvex：区分凸形和非凸形状地址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/ConvexNonConvex。

BackgroundCorrelation：嘈杂 MNIST 背景下相关度的控制地址：http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/BackgroundCorrelation

人脸数据集Labelled Faces in the Wild：13000 个经过裁剪的人脸区域（使用已经用名称标识符标记过的 Viola-Jones）数据集中每个人员的子集里包含两个图像——人们常用此数据集训练面部匹配系统。

地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ UMD Faces：有 8501 个主题的 367，920 个面孔的带注释数据集地址：http://www.umdfaces.io/。

CASIA WebFace：超过 10，575 个人经面部检测的 453，453 张图像的面部数据集需要一些质量过滤地址：http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/CASIA-WebFace-Database.html。

MS-Celeb-1M：100 万张全世界的名人图片需要一些过滤才能在深层网络上获得最佳结果地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/ms-celeb-1m-challenge-recognizing-one-million-celebrities-real-world/。

Olivetti：一些人类的不同图像地址：http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.htmlMulti-Pie：The CMU Multi-PIE Face 数据库地址：http://www.multipie.org/。

Face-in-Action：http://www.flintbox.com/public/project/5486/JACFEE：日本和白种人面部情绪表达的图像地址：http://www.humintell.com/jacfee/。

FERET：面部识别技术数据库地址：http://www.itl.nist.gov/iad/humanid/feret/feret_master.htmlmmifacedb：MMI 面部表情数据库地址：http://www.mmifacedb.com/

IndianFaceDatabase：http://vis-www.cs.umass.edu/~vidit/IndianFaceDatabase/耶鲁人脸数据库：http://vision.ucsd.edu/content/yale-face-database

耶鲁人脸数据库 B：http://vision.ucsd.edu/~leekc/ExtYaleDatabase/ExtYaleB.html Mut1ny 头部/面部分割数据集：像素超过 16K 的面部/头部分割图像

地址：http://www.mut1ny.com/face-headsegmentation-dataset————————我是深度学习视频的分割线————————视频数据集Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。

地址：https://research.googleblog.com/2016/09/announcing-youtube-8m-large-and-diverse.html文本数据集20 newsgroups：分类任务，将出现的单词映射到新闻组 ID。

用于文本分类的经典数据集之一，通常可用作纯分类的基准或任何 IR /索引算法的验证地址：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/路透社新闻数据集：（较旧）纯粹基于分类的数据集，包含来自新闻专线的文本。

常用于教程地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Reuters-21578+Text+Categorization+Collection宾州树库：用于下一个单词或字符预测。

地址：http://www.cis.upenn.edu/~treebank/UCI‘s Spambase：来自著名的 UCI 机器学习库的（旧版）经典垃圾邮件数据集根据数据集的组织细节，可以将它作为学习私人垃圾邮件过滤的基线。

地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SpambaseBroadcast News：大型文本数据集，通常用于下一个单词预测地址：http://www.ldc.upenn.edu/Catalog/CatalogEntry.jsp?catalogId=LDC97S44。

文本分类数据集：来自 Zhang et al., 2015用于文本分类的八个数据集合集这些是用于新文本分类基线的基准样本大小从 120K 至 3.6M 不等，范围从二进制到 14 个分类问题数据集来自 DBPedia、亚马逊、Yelp、Yahoo！和 AG。

地址：https://drive.google.com/drive/u/0/folders/0Bz8a_Dbh9Qhbfll6bVpmNUtUcFdjYmF2SEpmZUZUcVNiMUw1TWN6RDV3a0JHT3kxLVhVR2M

WikiText：来自维基百科高质量文章的大型语言建模语料库，由 Salesforce MetaMind 策划地址：http://metamind.io/research/the-wikitext-long-term-dependency-language-modeling-dataset/。

SQuAD：斯坦福问答数据集——应用广泛的问答和阅读理解数据集，其中每个问题的答案都以文本形式呈现地址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/Billion Words 数据集：一种大型通用语言建模数据集。

通常用于训练分布式单词表征，如 word2vec地址：http://www.statmt.org/lm-benchmark/Common Crawl：网络的字节级抓取——最常用于学习单词嵌入可从 Amazon S3 上免费获取。

也可以用作网络数据集，因为它可在万维网进行抓取地址：http://commoncrawl.org/the-data/Google Books Ngrams：来自 Google book 的连续字符当单词首次被广泛使用时，提供一种简单的方法来探索。

地址：https://aws.amazon.com/datasets/google-books-ngrams/Yelp 开源数据集：Yelp 数据集是用于 NLP 的 Yelp 业务、评论和用户数据的子集。

地址：https://www.yelp.com/dataset————————我是深度学习文本的分割线————————问答数据集Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12 万个问答对。

地址：https://datasets.maluuba.com/NewsQAQuora 问答对：Quora 发布的第一个数据集，包含重复/语义相似性标签地址：https://data.quora.com/First-Quora-Dataset-Release-Question-Pairs。

CMU Q / A 数据集：手动生成的仿真问/答对，维基百科文章对其难度评分很高地址：http://www.cs.cmu.edu/~ark/QA-data/Maluuba 面向目标的对话：程序性对话数据集，对话旨在完成任务或做出决定。

常用于聊天机器人地址：https://datasets.maluuba.com/FramesbAbi：来自 Facebook AI Research（FAIR）的综合阅读理解和问答数据集地址：https://research.fb.com/projects/babi/。

The Children’s Book Test：Project Gutenberg 提供的儿童图书中提取的（问题+背景、答案）对的基线用于问答（阅读理解）和仿真查找地址：http://www.thespermwhale.com/jaseweston/babi/CBTest.tgz。

情感数据集多领域情绪分析数据集：较旧的学术数据集地址：http://www.cs.jhu.edu/~mdredze/datasets/sentiment/IMDB：用于二元情感分类的较旧、较小数据集对文献中的基准测试无法支持更大的数据集。

地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/Stanford Sentiment Treebank：标准情感数据集，在每个句子解析树的每个节点都有细粒度的情感注释。

地址：http://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html推荐和排名系统Movielens：来自 Movielens 网站的电影评分数据集，各类大小都有地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/。

Million Song 数据集：Kaggle 上元数据丰富的大型开源数据集，可以帮助人们使用混合推荐系统地址：https://www.kaggle.com/c/msdchallengeLast.fm：音乐推荐数据集，可访问深层社交网络和其它可用于混合系统的元数据。

地址：http://grouplens.org/datasets/hetrec-2011/Book-Crossing 数据集：来自 Book-Crossing 社区包含 278,858 位用户提供的约 271,379 本书的 1,149,780 个评分。

地址：http://www.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/Jester：来自 73,421 名用户对 100 个笑话的 410 万个连续评分（分数从-10 至 10）。

地址：http://www.ieor.berkeley.edu/~goldberg/jester-data/Netflix Prize：Netflix 发布了他们的电影评级数据集的匿名版；包含 480,000 名用户对 17,770 部电影的 1 亿个评分。

首个主要的 Kaggle 风格数据挑战随着隐私问题的出现，只能提供非正式版地址：http://www.netflixprize.com/————————我是深度学习图表的分割线————————网络和图形

Amazon Co-Purchasing：亚马逊评论从「购买此产品的用户也购买了……」这一部分抓取数据，以及亚马逊相关产品的评论数据适合在网络中试行推荐系统地址：http://snap.stanford.edu/data/#amazon。

Friendster 社交网络数据集：在变成游戏网站之前，Friendster 以朋友列表的形式为 103,750,348 名用户发布了匿名数据地址：https://archive.org/details/friendster-dataset-201107。

语音数据集2000 HUB5 English：最近在 Deep Speech 论文中使用的英语语音数据，从百度获取地址：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2002T43LibriSpeech：包含文本和语音的有声读物数据集。

由多个朗读者阅读的近 500 小时的各种有声读物演讲内容组成，包含带有文本和语音的章节地址：http://www.openslr.org/12/VoxForge：带口音的清晰英语语音数据集适用于提升不同口音或语调鲁棒性的案例。

地址：http://www.voxforge.org/TIMIT：英语语音识别数据集地址：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC93S1CHIME：嘈杂的语音识别挑战数据集数据集包含真实、仿真和干净的录音。

真实录音由 4 个扬声器在 4 个嘈杂位置的近 9000 个录音构成，仿真录音由多个语音环境和清晰的无噪声录音结合而成地址：http://spandh.dcs.shef.ac.uk/chime_challenge/data.html

TED-LIUM：TED 演讲的音频转录1495 个 TED 演讲录音以及这些录音的文字转录地址：http://www-lium.univ-lemans.fr/en/content/ted-lium-corpus。

————————我是深度学习音频的分割线————————音符音乐数据集Piano-midi.de: 古典钢琴曲地址：http://www.piano-midi.de/Nottingham : 超过 1000 首民谣

地址：http://abc.sourceforge.net/NMD/MuseData: 古典音乐评分的电子图书馆地址：http://musedata.stanford.edu/JSB Chorales: 四部协奏曲

地址：http://www.jsbchorales.net/index.shtml其它数据集CMU 动作抓取数据集：http://mocap.cs.cmu.edu/Brodatz dataset：纹理建模。

地址：http://www.ux.uis.no/~tranden/brodatz.html来自欧洲核子研究中心的大型强子对撞机（LHC）的 300TB 高质量数据地址：http://opendata.cern.ch/search?ln=en&p=Run2011A+AND+collection:CMS-Primary-Datasets+OR+collection:CMS-Simulated-Datasets+OR+collection:CMS-Derived-Datasets。

纽约出租车数据集：由 FOIA 请求而获得的纽约出租车数据，导致隐私问题地址：http://www.nyc.gov/html/tlc/html/about/trip_record_data.shtmlUber FOIL 数据集：来自 Uber FOIL 请求的纽约 4.5M 拾取数据。

地址：https://github.com/fivethirtyeight/uber-tlc-foil-responseCriteo 点击量数据集：来自欧盟重新定位的大型互联网广告数据集地址：http://research.criteo.com/outreach/。

健康 &生物数据欧盟传染病监测图集：http://ecdc.europa.eu/en/data-tools/atlas/Pages/atlas.aspx默克分子活动挑战：http://www.kaggle.com/c/MerckActivity/data

Musk dataset: Musk dataset 描述了以不同构造出现的分子每个分子都是 musk 或 non-musk，且其中一个构造决定了这一特性地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Musk+(Version+2)。

政府&统计数据Data USA: 最全面的可视化美国公共数据地址：http://datausa.io/欧盟性别统计数据库：http://eige.europa.eu/gender-statistics荷兰国家地质研究数据 ：http://www.nationaalgeoregister.nl/geonetwork/srv/dut/search#fast=index&from=1&to=50&any_OR_geokeyword_OR_title_OR_keyword=landinrichting*&relation=within

联合国开发计划署项目：http://open.undp.org/#2016