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自己在学习深度学习时，有哪些途径是可以找到数据集的？ 今天就给大家分享我所有认为最好用的途径和方法，总共4种！ 第一种，去竞赛网站去找数据集 首先推荐的是大名鼎鼎的竞赛社区kaggle，总共有超过320050个数据集！还有非常多有意思的数据集，像著名的泰坦尼克号数据集、鸢尾花数据集等，你也可以通过参加kaggle机器学习比赛来下载相关的一些数据集，质量都挺高的。
https://www./datasets 对了，这里先插一句，我自己也给大家整理一份包含70个机器学习深度学习常用数据集文档，每个都是优质常用数据集，每个数据集的下载地址和介绍都给大家整理好了，还有这份我自己整理的463篇神经网络核心论文的pdf与代码，有目前主流的神经网络模型以及变体模型。 因网盘易和谐，如果你需要的话可以直接长按扫码添加下方小助手微信，让她无偿发送给你最新链接！
再就是阿里云举办的竞赛平台天池大赛！当中的数据集完全都是来自真实业务场景，每场赛事积累下的课题和数据集在天池都会保留和开放，并且在这里对数据集进行了不同领域不同类型的划分，方便你筛选和检索。
https://tianchi.aliyun.com/dataset/?tag=all-computervision 第二种，通过论文找数据集 你可以多去找找和你方向强相关的优质论文，然后再通过github、papers with code之类的检索数据集下载，这里重点提一下，papers with code这个网站非常棒，里面不仅几乎包含了人工智能领域所有带有代码的论文，还覆盖了9747个常用的数据集，还能帮你及时追踪最新最前沿的论文。
https:///sota 如果别人论文的数据集不可以公开下载，你可以先去论文发表的期刊官网看看能不能下载数据集，还有就是可以通过给论文作者发邮件索取试一试。 第三种，深度学习框架pytorch内置的一些经典数据集 一般深度学习框架中都会内置像minist、cifar-10、cifar-100、imagenet等等经典常用的数据集，用来做入门实操项目也非常够用了，主要是非常方便。
第四种：可以去谷歌的这个网站进行数据集检索，基本你想要的数据集都可以在这里检索到
https://datasetsearch.research.google.com/ 还有就是基于公开数据集来创建自己的数据集，像图像加遮挡、音频加噪声等等等等。 这些就是我认为查找数据集最有效的四种方法，希望对你有帮助！ 我是future，我们下期再见，拜拜！ |
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