【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---数据获取

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前言

在深度学习竞赛(如Kaggle、天池等)和研究项目中，获取大量高质量数据是成功的关键因素之一。以下是系统化的数据获取方法和资源大全。

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一、公开数据集资源库

1. 综合型数据集平台

Kaggle Datasets (https://www.kaggle.com/datasets)

超过5万个公开数据集
涵盖计算机视觉、自然语言处理、时序数据等领域
特色：附带社区讨论和示例代码

Google Dataset Search (https://datasetsearch.research.google.com)

谷歌推出的数据集搜索引擎
索引超过2500万个数据集
支持按领域、格式、许可证等筛选

UCI Machine Learning Repository (https://archive.ics.uci.edu/ml)

最古老的机器学习数据集库之一
包含500+个经典数据集
适合教学和小规模实验

2. 计算机视觉专用

ImageNet (http://www.image-net.org)

1400万张标注图像，2万多个类别
年度ILSVRC比赛的基础数据集
需要学术用途注册

COCO Dataset (https://cocodataset.org)

对象检测、分割和字幕生成基准
33万张图像，250万个标注实例
提供丰富的API工具包

Open Images (https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html)

Google提供的900万张图像数据集
包含图像级标签、目标边界框和分割掩码

3. 自然语言处理专用

HuggingFace Datasets (https://huggingface.co/datasets)

提供2000+个NLP数据集
统一API接口，支持流式加载
包含GLUE、SQuAD等基准数据集

Common Crawl (https://commoncrawl.org)

每月抓取的数十亿网页数据
原始HTML、提取文本和元数据
适合预训练语言模型

Wikipedia Dumps (https://dumps.wikimedia.org)

多语言维基百科全量数据
包含文章历史、链接结构等
适合知识图谱构建

二、专业领域数据集

1. 医疗健康

MIMIC (https://mimic.mit.edu)

重症监护病房的去标识化数据
包含临床记录、生命体征等
需要伦理认证申请

CheXpert (https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert)

22.4万张胸部X光片
14种病理学的多标签分类
斯坦福大学发布

2. 自动驾驶

Waymo Open Dataset (https://waymo.com/open)

包含高分辨率传感器数据
2000段驾驶场景，60万帧
3D边界框和轨迹标注

nuScenes (https://www.nuscenes.org)

1000个复杂驾驶场景
雷达、激光雷达和相机多模态数据
详细的3D物体标注

3. 遥感与地理空间

NASA EarthData (https://earthdata.nasa.gov)

卫星遥感数据综合门户
包含气候、地形、植被等数据
部分数据需专业工具处理

EuroSAT (https://github.com/phelber/eurosat)

2.7万张卫星图像
10种土地覆盖类型
基于Sentinel-2数据

三、数据生成与增强技术

1. 合成数据生成

Blender合成渲染

import bpy

# 设置场景和相机
bpy.ops.object.camera_add()
# 添加物体并设置材质
# 批量渲染并保存标注

使用Unity Perception (https://github.com/Unity-Technologies/com.unity.perception)

工业级合成数据生成工具
支持随机化参数和自动标注
可导出COCO格式

2. 数据增强策略

Albumentations库 (图像增强)