硬核 | 這可能是國(guó)內(nèi)最優(yōu)質(zhì)的海量數(shù)據(jù)集獲取網(wǎng)站
對(duì)于模型訓(xùn)練而言,優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集的重要性不言而喻。然而數(shù)據(jù)收集與處理工作十分繁雜耗時(shí),往往給算法工程師及廣大AI領(lǐng)域研究/學(xué)習(xí)者帶來(lái)大量的低效體驗(yàn)……

▲一個(gè)模型的誕...生...
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使用現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集?
可,但……
獲取難、使用也難!
數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,可視化又困難,費(fèi)了九牛二虎之力下完后發(fā)現(xiàn)根本不是自己想要的,或者想要的數(shù)據(jù)僅占了10%!

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Graviti Open Dataset
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▲應(yīng)用領(lǐng)域&標(biāo)注任務(wù)選擇
覆蓋無(wú)人駕駛、文本檢測(cè)、行為/事件檢測(cè)、圖像分割、姿態(tài)估計(jì)、場(chǎng)景識(shí)別、面部檢測(cè)、智慧零售等30+種AI應(yīng)用領(lǐng)域;擁有2D分類、2D多邊形、2D矩形等20+種標(biāo)注任務(wù);包含點(diǎn)云、圖像、視頻序列、三維模型等多種數(shù)據(jù)格式。
小編這就來(lái)奉上幾個(gè)栗子:
無(wú)人駕駛類數(shù)據(jù)集
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文本檢測(cè)類數(shù)據(jù)集
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行為/事件檢測(cè)類數(shù)據(jù)集
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▲在線預(yù)覽數(shù)據(jù)樣例

▲在線預(yù)覽數(shù)據(jù)詳情、標(biāo)注分布

▲標(biāo)簽分布一目了然
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▲普通帶寬下載海外數(shù)據(jù),實(shí)測(cè)就有10.7MB/s的速度
那么問(wèn)題來(lái)了,海外下載提速需要會(huì)員嗎?還是按次計(jì)費(fèi)呢?
答案是:
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?”
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