简 介： 本文总结了部分MATLAB中用于深度学习的数据集合。关键词： MATLAB，DEEPLENARING
在 Data Sets for Deep Learning 给出了MATLAB中用于深度学习的数据集合介绍以及下载方法。
这是一个10000个灰度合成数字姿态的数字集合。类似于MNIST，但它是合成的。
问题来了，这些数字是如何被合成的？在哪儿可以下载到原始的数据集合呢？
数据库参数：
数量：10000
尺寸：28×28
色彩：灰度图片
▲ 图1.1.1 MATLAB Digits Dataset
该集合包括有70,000个图片，分为60,000训练集合以及10,000个测试集合。
图片库参数：
数量：70,000
色彩：灰度图片
尺寸：28×28
▲ 图1.2.1 MNIST代表数字
Omniglot数据集合包含有50个字母表，保安有30个训练集合，20个测试集合。 每个字符包含有一定数量EZif是， Ojibwe编号：14（这是加拿大欧土著音节字符）， Tifinagh：编号55。每个字符有20个手写字体。
这是一个3670个花朵图片数据集合，分为五大类：Daisy（黛西）， Dandelion（蒲公英）， Roses（玫瑰花）， Sunflowers（向日葵）， Tulips（郁金香）。
数据库参数：
数量：3670
色彩：彩色
种类：5类
文件大小：218MB
图片库参数：
数量：978
色彩：彩色
种类：9类：Caesar_Salad, Caprese_salard, French_fires, Greek_salard, Hamburger, Hot_dog, Pizza, Sashimi, Suhi.
数据文件：77MB
▲ 图1.5.1 食物图片
数据库参数：
数量：60,000
色彩：彩色
尺寸：32×32
种类：10个类别:Airplane,Automobile,Bird,Car,Deer,Dog,Frog,Horse,Ship,Truck
每个类别：6000
▲ 图1.6.1 Cifar10图片
数据集合参数：
数量：不详
种类：5类:Cap, Cube, Playing Cards, Torch
尺寸：227×227
色彩：彩色
▲ 图1.7.1 Mathworks 零售商品图片集
CamVid 数据集合是一组街景图品集合，从小轿车内部拍摄。用于训练网络对图片进行语义分割。改数据集合提供了32类像素级别语义标注。包括：轿车，行人，道路等。
数据参数：
数量：不详
尺寸：720×960
色彩：彩色
文件大小：573MB
▲ 图1.8.1 CamVid 街景图片数据集合
Vehicle数据集合包括有295个图片，其中包含有1到2个车龄。适合于YOLO-v2的图像定位训练，但如果要达到实际应用，还需要更多的标注图片。
数据集合参数：
数量：295
色彩：彩色
尺寸：720×960
这个数据集合包括有四旋翼无人机在纽约 Hamlin Beach 州立公园拍摄的图片。包括有18种物品标注：道路标志，树木，建筑物。
数据库参数：
文件大小：3GB
色彩：彩色
种类：18种类
▲ 图1.10.1 RIT-18数据集合
BarTS数据集合包含有脑肿瘤（神经胶质瘤 Glioms）这是主要脑部病变。
数据库参数：
数量：740
维度：4D
尺寸：240×240×155×4
文件大小：7GB
▲ 图1.11.1 脑部肿瘤数据库
▲ 图2.1.1 Camelyon16
▲ 图2.2.1 Low Dose CTGrand Challenge
▲ 图2.3.1 COCO：Common Objects in Context
▲ 图2.4.1 IAPRTC-12
▲ 图2.5.1 Zuirch RAW to RGB
▲ 图2.6.1 See-In-The-Dark
▲ 图2.7.1 LIVE in the Wild
▲ 图2.8.1 Conrete Crake Image for Classifiction
本文总结了部分MATLAB中用于深度学习的数据集合。
[13] Grants EB017095 and EB017185 (Cynthia McCollough, PI) from the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering.
[14] Grubinger, Michael, Paul Clough, Henning Müller, and Thomas Deselaers. “The IAPR TC-12 Benchmark: A New Evaluation Resource for Visual Information Systems.” Proceedings of the OntoImage 2006 Language Resources For Content-Based Image Retrieval. Genoa, Italy. Vol. 5, May 2006, p. 10.
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