PyTorch 中 torchvision 中提供了哪些常用的数据集？

推荐答案

在 PyTorch 的 torchvision 库中，提供了以下常用的数据集：

1. MNIST: 手写数字数据集，包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。
2. FashionMNIST: 类似于 MNIST，但包含的是时尚物品的图像。
3. CIFAR10: 包含 10 个类别的 60,000 张 32x32 彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。
4. CIFAR100: 类似于 CIFAR10，但包含 100 个类别。
5. ImageNet: 包含超过 1,000 个类别的 1.2 百万张图像。
6. COCO: 用于目标检测、分割和字幕生成的数据集。
7. VOC: PASCAL VOC 数据集，用于目标检测和分割。
8. STL10: 包含 10 个类别的 13,000 张 96x96 彩色图像。
9. SVHN: 街景门牌号数据集，包含 600,000 张 32x32 彩色图像。
10. CelebA: 包含超过 200,000 张名人面部图像，带有 40 个属性标注。

本题详细解读

torchvision 是 PyTorch 的一个扩展库，专门用于处理图像数据。它提供了许多常用的数据集，方便用户快速加载和使用这些数据集进行模型训练和测试。以下是对每个数据集的简要说明：

• MNIST: 这是一个经典的手写数字数据集，广泛用于图像分类任务的入门。
• FashionMNIST: 类似于 MNIST，但图像内容是时尚物品，如衣服、鞋子等。
• CIFAR10: 包含 10 个类别的彩色图像，常用于图像分类任务。
• CIFAR100: 类似于 CIFAR10，但类别更多，适合更复杂的分类任务。
• ImageNet: 这是一个大规模图像数据集，常用于深度学习模型的预训练和评估。
• COCO: 这是一个用于目标检测、分割和字幕生成的数据集，包含丰富的标注信息。
• VOC: PASCAL VOC 数据集是另一个常用的目标检测和分割数据集。
• STL10: 这是一个较小的图像数据集，适合用于小规模实验。
• SVHN: 这是一个街景门牌号数据集，常用于数字识别任务。
• CelebA: 这是一个名人面部图像数据集，带有丰富的属性标注，适合用于面部识别和属性分类任务。

这些数据集可以通过 torchvision.datasets 模块轻松加载，并且通常已经预处理过，可以直接用于训练深度学习模型。