一、为什么需要大量数据集
人工智能其实就是大数据的时代，无论是目标检测、图像分类、还是现在植入我们生活的推荐系统，"喂入"神经网络的数据越多，则识别效果越好、分类越准确。因此开源大型数据集的研究团队为人工智能的发展做了大量贡献。下面介绍关于图像方面的经典数据集。
二、ImageNet数据集
ImageNet：全称为 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)。它由斯坦福大学的李飞飞教授团队创建，并且在计算机视觉领域具有重要影响力。
ImageNet官网：www.image-net.org
数据集规模：
ImageNet 数据集包含超过 1400 万张标注好的图像。
类别：
ImageNet 数据集包含 22,000 个类别的图像。
ILSVRC 竞赛的子集包含 1,000 个类别，用于图像分类挑战。
图像大小：
图像大小各不相同，但通常会被预处理为标准大小（例如 224x224 像素）以输入到神经网络中。
应用领域：
ImageNet 被广泛用于训练和评估图像分类、物体检测和图像分割等计算机视觉任务中的深度学习模型。
三、CIFAR-10数据集
CIFAR-10：全称是 Canadian Institute For Advanced Research 10。该数据集由多伦多大学的 Geoffrey Hinton 和 Alex Krizhevsky 等人创建，是一个经典的机器学习和计算机视觉任务的数据集。
Geoffrey Hinton：深度学习大牛，图灵奖获得者。
CIFAR是加拿大高级研究院（Canadian Institute For Advanced Research）的缩写
CIFAR-10官网：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每个类别有6000张图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。
四、CIFAR-100数据集
CIFAR-100是比CIFAR-10类别更多的数据集，这个数据集就像CIFAR-10一样，除了它有100个类，每个类包含600个图像。每类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个Superclass。每个图像都有一个"精细"标签（它所属的类）和一个"粗略"标签（其所属的Superclass）。
