如今，人工智慧和机器学习领域中最令人振奋的一个组成部分是计算机系统听觉（CV）。CV应用于多种情景，以改善他们的现实生活，并推进科技进步研究。其中主要包括：
手动驾驶手动聚合影像叙述SNS新闻媒体的脸部辨识和标示眼科预测与确诊卫浴智能卫浴系统制造过程中的产品质量控制与瑕疵辨识更多
计算机系统听觉统计数据集
为准备用于计算机系统听觉工程项目的机器学习数学模型和AI演算法，统计数据必不可少。从事CV工程项目的子公司面临的几项考验是，赢得足够多多的恰当且高效率的数据来体能训练他们的演算法。近几年，不同的子公司已建立并发布一些预标示统计数据集。您能为所要想到的五种类别情景找出开放源码统计数据集和可买回的统计数据集。
常用CV各项任务主要包括：
最终目标检验最终目标拆分多最终目标标示影像进行分类影像叙述聚合消化系统姿态估计逐帧音频预测
对于您的工程项目来说，预标示CV统计数据集与否适宜依赖于您所需的统计正则表达式及您希望顺利完成的各项任务。
预标示计算机系统听觉统计数据集事例
体能训练CV演算法是一个天数和统计数据专门化工程项目，甚至比体能训练其他类别的机器学习演算法需要更多的天数和统计数据。虽然您可能惯于处理成千上万的体能训练统计数据点，但这足以为CV各项任务体能训练出高效率ML数学模型。假如没有足够多的体能训练统计数据，您的CV数学模型将无法工业生产管用的结果。
由于不能赢得足够多的统计数据来体能训练CV机器学习数学模型，在网路上搜寻精细且可信的CV统计数据集已显得越来越普遍。
假如在网路上找出合乎您需求的CV统计数据集，请亦须评估结果统计数据与否具有足够多高的产品质量。打声问他们：
误？统计数据与否完备且具指标性？统计数据与否主观？还是存在明显的仇恨？
问他们这些问题能升用最终赢得高效率的统计数据集，这将协助您体能训练出高效率的机器学习演算法来顺利完成CV各项任务。上面，您将看到他们推荐的最差CV统计数据集，以及它们优秀的原因。
1. ObjectNet——最适宜无仇恨统计数据
仇恨。
。该团队在“土耳其机器人”（Mechanical Turk）上雇佣了许多不同的人，并要求提供最终目标的照片，然后提交审查。
影像审查过程对整个统计数据集进行评估结果，以确保背景、光照、旋转和其他影像因素具有足够多的多样性，从而限制影像仇恨。ObjectNet统计数据集包含分布在313个对象类中的50,000张影像。
ObjectNet是一种不同类别的统计数据集。在某些方面，该统计数据集提供一个CV数学模型，其中的统计数据干净得近乎完美。在许多影像中，最终目标居中，背景整洁。但是，它也具有多样性，呈现出不常用的旋转、透视和视角。虽然这些影像不会让人们在寻找特定最终目标时感到困惑，但它们对于体能训练高效率的CV数学模型非常管用。
2.澳鹏——国际工程项目的最差选择
在澳鹏，他们拥有超过250个可授权的统计数据集，可用于各种不同类别的CV工程项目，主要包括音频、语音、音频、影像和文字。在他们的预标示统计数据集中，您将发现超过25,000张影像和涵盖80多种语言与方言的870万个单词
他们的预标示统计数据集旨在使您的CV数学模型体能训练高效和有效。每个统计数据集都经过精心设计，使您能够大规模体能训练高度精确的CV数学模型。在澳鹏，他们与全球超过100万名承包商的工作人员合作，这使他们能够为使用多种语言的国际工程项目建立最好的预标示统计数据集之一。
假如您查看他们的预标示统计数据集，但并未找出适宜您需求的统计数据集，他们也可提供统计数据采集服务，为您的特定用例建立自定义统计数据集。
3.VisualData——最终目标辨识的最差选择
开放源码统计数据集。
VisualData提供了可供使用的开放源码统计数据集的可搜索存档。您能按发布日期、主题或通过关键字搜索对统计数据集进行排序，以找出CV用例的恰当影像。
4. Graviti——共享和搜寻统计数据的最差选择
Graviti已建立一个开放的统计数据集社区，其中，各种企业、机构、研究团队和个人开发人员共享、访问和管理大型统计数据集。Graviti拥有1000多个高效率的开放源码统计数据集，可用于50多种应用情景和10多种数据格式，为统计数据搜索者提供了不断扩展的统计数据集选择。
5. ImageNet——大型统计数据集的最差选择
ImageNet是市场上最大、最受欢迎的开放源码统计数据集之一。ImageNet拥有超过1400万张已手动标示的图像。统计数据库按WordNet层次结构予以组织，对象级标示通过边界框顺利完成。
6. Roboflow——使用不同文件格式的最差选择
Roboflow旨在支持开发人员建立他们的计算机系统听觉机器学习数学模型，而无论他们的技能或团队规模如何。Roboflow通过协助您赢得恰当的统计数据并准确地标示统计数据，以简化CV数学模型的构建过程。
作为简化过程的一部分，Roboflow还具有可用于体能训练CV数学模型的开放源码统计数据集。这些统计数据集涵盖各种领域，主要包括动物、棋类游戏、手动驾驶汽车、医疗、热影像和空中无人机影像。Roboflow还提供一些由合成统计数据组成的预标示统计数据集。
Roboflow的优势在于它为用户提供了以多种不同格式下载影像的能力。这些格式主要包括：
VOC XMLCOCO JSONYOLOv3平面文本文件TFRecords
7. GitHub和Kaggle——最新统计数据集或模糊统计数据集的最差选择
假如您正在处理许多不同的CV工程项目，并且将需要多个数
花点时间输入恰当的关键字，您就能在GitHub和Kaggle等网站上找出一些最新和最模糊的统计数据集。您还能与其他统计数据科学家和机器学习工程师建立网络，他们可能会协助您找出所需的统计数据集。
8. Kinetics——人物交互音频的最差选择
Kinetics提供一个开放源码统计数据集，其中共包含650,000个音频剪辑，涵盖700个人类动作类别。该统计数据集主要包括人与物互动，人与人互动。统计数据集能细分为700个音频剪辑的部分。统计数据集中的每个音频剪辑均有标示，且持续大约10秒。Kinetics统计数据集是一个高效率的统计数据集，可用于许多不同的CV用例。
9. IMDB-WIKI——辨识性别和年龄的最差选择
假如您想体能训练辨识一个人的年龄或性别的CV数学模型，您就需要使用IMDB-WIKI开放源码统计数据集。您能在许多不同的网站（主要包括GitHub）上找出此统计数据集。
IMDB-WIKI统计数据集共有523,051张图片。这些影像均从维基百科和IMDB中提取。每张影像均有标示，并主要包括影像中人物的性别、年龄和姓名。这使得该开放源码统计数据集成为最大的可公开使用的人脸统计数据集。
10. Berkeley DeepDrive——手动驾驶车辆CV各项任务的最差选择
CV技术最rive统计数据集。该统计数据集为开放源码统计数据集，可供公众使用。
Berkeley DeepDrive统计数据集主要包括各种标示，主要包括最终目标边界框、驾驶区域、影像级标记、地面标记和全帧实例拆分。
预标示CV统计数据集给企业带来的好处
来体能训练他们的CV数学模型。假如没有预标示统计数据集，许多企业将没有天数或资源建立CV所需的数学模型。
预标示统计数据集可使企业将其资源用于构建和体能训练CV数学模型，而不是采集统计数据。而且，可用的开放源码统计数据集越多，统计数据产品质量就越高。随着这些统计数据集产品质量的提高，用于解决整个组织中问题的CV数学模型也将得到改善。
计算机系统听觉统计数据集常用问题解答
随着越来越多的统计数据集能免费在线使用，亦须谨慎对待工程项目中使用的统计数据集，并了解潜在统计数据集相对于其他统计数据集的优势。这些常用问题有助于引导您找出CV工程项目的恰当统计数据集。
我能从何处赢得恰当的统计数据？
谈及“恰当的统计数据”，有许多因素需要考虑。您需要统计数据有恰当的：
统计正则表达式（影像、音频、音频）文件格式统计数据点的数量统计数据类别（无仇恨、高效率、准确标示）
赢得恰当的统计数据也意味着获得足够多的统计数据。您将需要找出与您的用例相匹配的统计数据集，并且能够协助您体能训练CV数学模型。一般来说，用来体能训练数学模型的统计数据越多越好。寻找大型开放源码统计数据集或结合两个小型统计数据集，是找出足够多统计数据来体能训练您的CV数学模型的好方法。
统计数据数量越多，统计正则表达式越多样化，您的CV数学模型就越能辨识统计数据点的细微差异，并能够更准确地读取周围的环境。这有助于避免误判。
我需要多少统计数据？
虽然您会经常听到这样的指导原则，即统计数据越多越好，但当统计数据集中有太多统计数据时，就会有一个临界值。那么，恰当的统计数据量是多少？
没有一个数字可表示恰当的统计数据量，但范围能协助您为工程项目找出恰当的统计数据量。大多数CV数学模型需要在数千到数百万个统计数据点上进行体能训练。CV数学模型或模式辨识情景越复杂，统计数据集中所需的统计数据点就越多。
如何确保计算机系统听觉统计数据集的高效率？
在本文中，他们已提到高效率的统计数据集。但是，是什么使得统计数据产品质量高而不是低？
高效率的统计数据与统计数据的标示方式和标示准确率有关。虽然一些统计数据标示已经实现手动化，但是最差、产品质量最高的统计数据标示通过人工标示和手动化相结合来顺利完成。当您使用高效率的统计数据来体能训练您的CV数学模型时，您将拥有一个更好的功能数学模型，能更准确地预测和观察。
CV数学模型统计数据集产品质量的另一个考虑因素是集合中包含的统计数据点的范围。例如，您希望统计数据集中的影像覆盖CV数学模型可能遇到的所有实际情景。假如您的体能训练统计数据缺乏多样性，或者由于缺乏统计数据而存在仇恨，那么您的CV数学模型也是如此。准确标示的高效率数据对于建立成功的CV数学模型颇有协助。
如何避免计算机系统听觉统计数据集中的仇恨？
在寻找恰当的统计数据集时，人们面临的另一个常用问题是如何评估结果统计数据集的仇恨。体能训练统计数据仇恨会以多种不同的方式对CV数学模型的准确性产生负面影响。
虽然仇恨通常被认为是种族主义或性别歧视，但当涉及到统计数据时，这种概念更为广泛。仇恨是指统计数据集中缺少的任何内容。统计数据集中最常用的一种仇恨形式——统计数据集不能准确地表示CV数学模型工作的真实环境。重要的是，您的数据集要尽可能地代表您的数学模型所处的真实世界情景。建立体能训练统计数据集时，必须考虑以下因素：
季节性倾向地理差异影像视角背景
许多当前可用的开放源码统计数据集包含在理想条件下拍摄的影像，这意味着角度直接，背景整洁。虽然这使得影像易于使用，但无法体能训练您的CV数学模型去适应真实世界、不完美的条件和情况。
减少统计数据仇恨的一种最简单方法是在使用统计数据之前让更多的人来查看统计数据。审查统计数据的人越多、越多样化，您在统计数据中可能存在的漏洞和仇恨就越少。
