一、视觉相关的预训练模型 有很多，以下是一些常见的预训练模型及其对应的公开数据集：
- ResNet：ResNet 是一种卷积神经网络（CNN）模型，由 Microsoft Research 开发。ResNet 在 ImageNet 数据集 上进行了预训练，可以用于图像分类 任务。
- VGG：VGG 是一种卷积神经网络（CNN）模型，由牛津大学开发。VGG 在 ImageNet 数据集 上进行了预训练，可以用于图像分类 任务。
- Inception：Inception 是一种卷积神经网络（CNN）模型，由 Google 开发。Inception 在ImageNet 数据集 上进行了预训练，可以用于图像分类 任务。
- DenseNet：DenseNet 是一种卷积神经网络（CNN）模型，由Facebook AI Research开发。DenseNet 在 ImageNet数据集 上进行了预训练，可以用于图像分类 任务。
- MobileNet：MobileNet 是一种轻量级的卷积神经网络（CNN）模型，由 Google 开发。MobileNet 在 ImageNet 数据集 上进行了预训练，可以用于图像分类 任务。
- YOLO：YOLO 是一种目标检测模型，由 Joseph Redmon 等人开发。YOLO 在COCO 数据集 上进行了预训练，可以用于目标检测 任务。
- Mask R-CNN：Mask R-CNN 是一种目标检测模型，由Matterport, Inc.开发。Mask R-CNN 在COCO数据集 上进行了预训练，可以用于目标检测 和语义分割 任务。
- Faster R-CNN：Faster R-CNN 是一种目标检测模型，由NVIDIA开发。Faster R-CNN 在COCO数据集 上进行了预训练，可以用于目标检测 任务。
- SSD：SSD 是一种目标检测模型，由 Google Brain 团队开发。SSD 在COCO数据集 上进行了预训练，可以用于目标检测 任务。
- RetinaNet：RetinaNet 是一种目标检测模型，由 Facebook AI Research 开发。RetinaNet 在COCO数据集 上进行了预训练，可以用于目标检测 任务。
二、视觉领域开源的数据集 有很多，以下是一些常见的数据集及其包含的类别和样本数量：
- ImageNet：ImageNet是一个大规模的图像分类 数据集，它从2007年开始建立，包含超过1400多万张图片和2万多的分类。ILSVRC（ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge）比赛常用的一个子集是ILSVRC2012，它包含1000个分类，每个分类约有1000张图片，总计约120万张训练图片。ImageNet主要为图像分类、检测、定位等任务提供数据支持。
- MS COCO (Microsoft Common Objects in Context)：COCO是由微软提供的大规模的目标检测 和语义分割 数据集，包含80个类别的图像，每个类别大约有1000张。
- PASCAL VOC：PASCAL VOC 是一个目标检测 和语义分割 数据集，包含 20 个类别的图像，每个类别大约有 2000 张图片。
- CIFAR-10：CIFAR-10 是一个小型的图像分类 数据集，包含 10 个类别的图像，每个类别大约有 6000 张图片。
- CIFAR-100：CIFAR-100 是一个小型的图像分类 数据集，包含 100 个类别的图像，每个类别大约有 6000 张图片。
- STL-10：STL-10 是一个小型的图像分类 数据集，包含 10 个类别的图像，每个类别大约有 5000 强烈建议。
- Open Images Dataset：由谷歌提供的图像数据集，包含了大约900万个带有图像级别标注和大约250万个带有目标边界框标注的图像。这个数据集被用于各种计算机视觉任务，包括目标检测 、图像分类和场景理解等。
- MNIST Handwritten Digits：一个经典的手写数字识别数据集，包含70,000张大小为28x28的灰度图像。
- Oxford Flowers 102：包含102个不同花卉类别的数据集，适用于图像分类任务。
- Stanford Dogs Dataset：专注于狗的品种识别，包含超过2万张不同品种狗的图像。