本文将为您介绍经典、热门的数据集，希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。
1
CVprojects
更新时间：2024-04-16
访问地址: GitHub
描述：
computer vision projects | 计算机视觉相关好玩的AI项目（Python、C++、embedded system）
数据集网址：
https://github.com/enpeizhao/CVprojects
2
competition-baseline
更新时间：2024-10-08
访问地址: GitHub
描述：
数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统竞赛知识、代码、思路
数据集网址：
https://github.com/datawhalechina/competition-baseline
3
study428
更新时间：2024-05-14
访问地址: GitHub
描述：
分享内容包括深度学习、计算机视觉、OpenCV、自动驾驶感知（SLAM学习，多传感器融合）、C++/Python语言开发等方向的内容。
数据集网址：
https://github.com/lxiao217/study428
4
CG-Notes
更新时间：2024-11-09
访问地址: GitHub
描述：
汇集了笔者对于计算机图形学基础理论知识、计算机视觉基础理论知识的笔记，然后讨论了数字化图像理论与厂家的图像处理、利用 Three.js/WebGL 等进行常见图像绘制等内容，最后还讨论了常见的数据可视化术语、工具等实现方式。
数据集网址：
https://github.com/wx-chevalier/CG-Notes
5
rm_vision
更新时间：2024-01-04
访问地址: GitHub
描述：
基于 chenjunnn rm_vision 的机器人视觉算法仓库，用于RoboMaster机器人装甲板检测/车辆状态估计/弹道计算。
数据集网址：
https://github.com/Ericsii/rm_vision
6
cv_learning_resnet50
更新时间：2024-12-09
访问地址: GitHub
描述：
计算机视觉入门的保姆级项目。
包括经典的传统计算机视觉算法和实操，基于 resnet50 AI 神经网络的算法学习和代码实操，不借助第三方库，从零手写 Resnet50 模型。 和相关背景知识。 最后通过本仓库中的代码实战，从零手写 resnet50 神经网络，完成任意一张图片的识别，以及神经网络模型的性能优化。
用途：
1.传统计算机视觉部分，会有灰度图、RGB、均值/高斯滤波器、利用 Canny 算子对图像进行边缘检测、利用大津算法对图像进行分割等小的实操项目。
2.AI 部分会有一个手写数字识别项目(Mnist) 作为引子，来理解一个 AI 模型的训练和推理过程。
3.AI 原理部分，会详细阐述和解析 resnet50 中用到的算法和背景知识。
4.实战部分用 python/C++ 两种语言完成 resnet50 模型的从零手写。
数据集网址：
https://github.com/dongdongcan/cv_learning_resnet50
7
AI_Pappers
更新时间：2024-10-10
访问地址: GitHub
描述：
AI Paper阅读记录与收藏：机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉/智能语音/推荐系统/知识图谱
数据集网址：
https://github.com/CaiquanLiu/AI_Pappers
8
EdgeAI-Engine
更新时间：2024-11-13
访问地址: GitHub
描述：
机器视觉边缘计算的成熟应用，适配RK瑞芯微/Ascend昇腾系列芯片，提供模型训练、模型量化源代码。
本工程历经大量的工业级应用：基于RK3568和RK3588的Arm-Linux芯片架构，先后在钢铁、金矿、石油、危化品、安防、电力能源等领域落地过大量应用，设备软硬件可靠性高、通用性强。
数据集网址：
https://github.com/AIDrive-Research/EdgeAI-Engine
9
ai-study
更新时间：2024-03-01
访问地址: GitHub
描述：
全网最全人工智能学习资料，包含机器学习基础ML、深度学习基础DL、计算机视觉CV、自然语言处理NLP、推荐系统、语音识别、图神经网路、算法工程师面试题，AI产品，AI工具，prompt使用。
数据集网址：
https://github.com/yongxinz/ai-study
10
awesome-computer-vision-resources
更新时间：2024-08-28
访问地址: GitHub
描述：
本资源清单包含120个计算机视觉相关的项目&工具库&资源，这些资源总共分成12个不同的子板块。所有的工具资源每周会自动从GitHub和工具维护平台采集信息，并更新梳理展示。
数据集网址：
https://github.com/HanXinzi-AI/awesome-computer-vision-resources