컴퓨터 비전 프로젝트를 강화하는 31가지 무료 이미지 데이터 세트 [2025년 업데이트]

AI 알고리즘은 제공하는 데이터만큼만 좋습니다.

과감하거나 파격적인 표현이 아닙니다. AI는 수십 년 전만 해도 다소 억지스러워 보일 수 있었지만 그 이후로 인공 지능과 머신 러닝은 정말 먼 길을 왔습니다.

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 라벨과 이미지를 이해하고 해석하는 데 도움을 줍니다. 적절한 이미지 데이터셋을 사용하여 컴퓨터를 훈련시키면, 컴퓨터는 다양한 얼굴 특징을 감지, 이해 및 식별하고, 질병을 감지하고, 자율주행차를 운전하고, 다차원 장기 스캐닝을 통해 생명을 구하는 능력을 키울 수 있습니다.

컴퓨터 비전 시장은 144.46 년까지 $ 2028 십억 겸손한 것에서 7.04년 2020억 달러, 성장 45.64년과 2021년 사이에 2028%의 CAGR.

머신 러닝 및 컴퓨터 비전 작업에 투입하고 학습시키는 이미지 데이터셋은 AI 프로젝트의 성공에 매우 중요합니다. 양질의 데이터셋을 확보하는 것은 매우 어렵습니다. 견고한 모델 학습을 보장하고 실제 세계의 복잡성을 더 잘 반영하기 위해서는 다양한 이미지 컬렉션을 활용하는 것이 필수적입니다.

프로젝트의 복잡성에 따라 컴퓨터 비전 목적에 적합한 신뢰할 수 있고 관련성 있는 데이터 세트를 확보하는 데 며칠에서 몇 주까지 걸릴 수 있습니다. 다양한 컴퓨터 비전 작업과 실제 시나리오를 포괄하려면 다양한 데이터 세트가 필요합니다. 연구자들은 포괄적인 모델 평가를 보장하고 다양한 애플리케이션을 지원하기 위해 연구 목적으로 방대한 데이터 세트를 필요로 하는 경우가 많습니다.

여기에서는 바로 사용할 수 있는 다양한 오픈소스 이미지 데이터 세트를 사용자의 편의를 위해 분류하여 제공합니다.

이미지 데이터 세트 작업: 분류, 분할, 감지 등

이미지 데이터세트 현대 컴퓨터 비전의 중추를 이루는 이미지 데이터셋은 기계가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 다양한 작업을 지원합니다. 자율주행차 모델을 구축하든, 얼굴 인식 기술을 개발하든, 의료 영상 분석을 하든, 적절한 이미지 데이터셋은 성공에 필수적인 도구입니다.

이미지 분류 가장 기본적인 컴퓨터 비전 작업 중 하나입니다. 이 과정에서 모델은 이미지의 내용을 기반으로 전체 이미지에 레이블을 지정하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, 이미지 분류 데이터세트는 모델이 고양이와 개 이미지를 구분하거나 다양한 종류의 식물을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 작업은 자동 사진 태그 지정, 의료 이미지를 활용한 질병 진단, 장면 분류 벤치마크와 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다.

물체 감지 이미지 내 객체의 존재를 식별할 뿐만 아니라 경계 상자를 사용하여 객체의 위치를 ​​정확하게 파악함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 경계 상자가 있는 주석이 달린 이미지와 같은 객체 감지 데이터셋은 자율주행차의 보행자 감지, 보안 감시, 소매 분석과 같은 애플리케이션에 필수적입니다. 객체 감지는 또한 실제 시나리오를 위한 강력한 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발하는 데 중요한 요소입니다.

시맨틱 분할 이미지의 각 픽셀을 특정 범주로 분류하여 장면에 대한 상세한 이해를 제공하는 것을 포함합니다. 이러한 픽셀 수준의 트라이맵 분할은 장기나 종양의 정확한 묘사가 필요한 의료 영상 작업이나 도로, 보도, 차량을 구분하는 것이 중요한 자율 주행 도시 환경에서 특히 중요합니다.

이러한 핵심 작업 외에도 이미지 데이터셋은 인스턴스 분할(동일 클래스의 개별 객체 구분), 이미지 캡션(이미지에 대한 설명 텍스트 생성), 얼굴 인식(이미지에서 사람 얼굴 식별 또는 검증)을 지원합니다. 이러한 각 컴퓨터 비전 작업은 고품질의 주석이 달린 이미지를 사용하여 머신 러닝 모델을 학습하고 검증합니다.

다양하고 주석이 잘 작성된 이미지 데이터 세트를 활용함으로써 데이터 과학자와 머신 러닝 실무자는 이미지 인식 및 분류 작업부터 복잡한 분할 및 탐지 문제까지 다양한 컴퓨터 비전 과제를 해결할 수 있습니다. 적절한 데이터 세트는 연구 개발을 가속화할 뿐만 아니라 컴퓨터 비전 시스템이 실제 애플리케이션에서 정확하게 작동하도록 보장합니다.

컴퓨터 비전 모델을 훈련하기 위한 포괄적인 이미지 데이터 세트 목록

일반 :

1. IMAGEnet

   ImageNet은 널리 사용되는 데이터 세트이며 1.2개의 범주로 분류된 놀라운 1000만 개의 이미지와 함께 제공됩니다. 이 데이터 세트는 WorldNet 계층 구조에 따라 구성되며 훈련 데이터, 이미지 레이블 및 검증 데이터의 세 부분으로 분류됩니다.

2. 역학 700

   Kinetics 700은 650,000개의 다양한 인간 행동 클래스의 700개 이상의 클립이 있는 거대한 고품질 데이터 세트입니다. 각 수업 활동에는 약 700개의 비디오 클립이 있습니다. 데이터 세트의 클립에는 인간-물체 및 인간-인간 상호 작용이 있으며, 이는 비디오에서 인간의 행동을 인식할 때 매우 유용한 것으로 입증되었습니다.

3. 시파 -10

   CIFAR 10은 60000개의 다른 클래스를 나타내는 32개의 32 x 6000 컬러 이미지를 자랑하는 가장 큰 컴퓨터 비전 데이터 세트 중 하나입니다. 각 클래스에는 컴퓨터 비전 알고리즘과 머신 러닝을 훈련하는 데 사용되는 약 XNUMX개의 이미지가 있습니다.

4. Oxford-IIIT 반려동물 이미지 데이터 세트

   반려동물 이미지 데이터 세트는 클래스당 37개의 이미지가 있는 200개 카테고리로 구성되어 있습니다. 이러한 이미지는 크기, 포즈, 조명이 다양하며 품종, 머리 ROI, 픽셀 수준 트리맵 분할에 대한 주석이 함께 제공됩니다.

5. 구글의 오픈 이미지

   인상적인 9만 개의 URL을 보유한 이 데이터 세트는 6,000개 카테고리에 걸쳐 레이블이 지정된 수백만 개의 이미지를 담고 있는 이 목록에서 가장 큰 이미지 데이터 세트 중 하나입니다.

6. 식물 이미지

   이 편집본에는 약 1개 종을 포함하는 11만 개의 식물 이미지가 포함된 여러 이미지 데이터 세트가 포함되어 있습니다.

7. 엘순

   LSUN은 다양한 장면 및 객체 범주에 대한 수백만 개의 레이블이 지정된 이미지를 포함하는 대규모 이미지 데이터셋입니다. 이 데이터셋에는 모델 평가를 위한 전용 테스트 세트가 포함되어 있습니다.

얼굴 인식:

1. 야생에서 레이블이 지정된 얼굴

   Labeled Faced in the Wild는 인터넷에서 감지된 거의 13,230명에 대한 5,750개 이상의 이미지를 포함하는 거대한 데이터 세트입니다. 이 얼굴 데이터 세트는 제한되지 않은 얼굴 감지를 더 쉽게 연구할 수 있도록 설계되었습니다.

2. CASIA 웹페이스

   CASIA Web face는 기계 학습 및 제약 없는 얼굴 인식에 대한 과학적 연구를 지원하는 잘 설계된 데이터 세트입니다. 거의 494,000개의 실제 ID에 대한 10,000개 이상의 이미지가 포함되어 있어 얼굴 식별 및 확인 작업에 이상적입니다.

3. UMD Faces 데이터세트

   UMD는 스틸 이미지와 비디오 프레임의 두 부분을 포함하는 주석이 잘 달린 데이터세트에 직면해 있습니다. 데이터 세트에는 367,800개 이상의 얼굴 주석과 3.7만 개의 주석이 달린 주제 비디오 프레임이 있습니다.

4. 안면 마스크 감지

   이 데이터 세트에는 "마스크 착용", "마스크 미착용", "마스크를 잘못 착용한 경우"의 세 가지 클래스로 분류된 853개 이미지와 PASCAL VOC 형식의 경계 상자가 포함되어 있습니다.

5. 페렛

   FERET(얼굴 인식 기술 데이터베이스)는 14,000개 이상의 주석이 달린 인간 얼굴 이미지를 포함하는 포괄적인 이미지 데이터 세트입니다.

필기 인식:

1. MNIST 데이터베이스

   MNIST는 0에서 9까지의 손으로 쓴 숫자 샘플을 포함하는 데이터베이스이며 60,000 및 10,000 훈련 및 테스트 이미지가 있습니다. 1999년에 출시된 MNIST를 사용하면 딥 러닝에서 이미지 처리 시스템을 더 쉽게 테스트할 수 있습니다.

2. 인공 문자 데이터 세트

   인공 문자 데이터 세트는 이름에서 알 수 있듯이 영어 구조를 대문자 6000개로 설명하는 인공적으로 생성된 데이터입니다. 그것은 XNUMX 개 이상의 이미지와 함께 제공됩니다.