1.4-常用数据集使用
智星云盘的使用和公开数据集下载
智星云盘是提供给智星云用户的网络存储服务：
· 免费空间：5GB。(注意: 请勿超额使用，系统会随机自动删除多余文件)
· 如需更多存储空间，可联系客服扩容。（微信: 18116215393）
· 云盘在用户注册后即开启，不随所租用GPU服务器的停止而停止。
· 上传和下载使用SFTP协议，使用sftp软件或者命令行，不通过网页端。
· 用户可以在创建GPU服务器前先将数据传到云盘，再创建GPU服务器，然后把数据从云盘传到GPU服务器。（适合用户自身网络慢的情况）
· 若用户自身网速快，也可以创建GPU服务器后直接上传到GPU服务器上。
云盘登录方式：
地址1(首选)： pan.blockelite.cn
地址2： 124.131.239.186
地址3： 60.235.235.22
端口: 15022
用户名：小程序注册的手机号
密码：查看小程序后台右下角，我的 -> 我的云盘 - > 密码
云盘的使用：
- 从用户本地上传下载，建议使用Filezilla客户端软件，可断点续传。 官方下载地址：https://www.filezilla.cn/download/client
其它下载地址：请自行搜索
a. Filezilla的用法，请查看智星云小程序头条的《智星云GPU使用教程- Ubuntu系统》
-
从GPU服务器对云盘数据进行上传下载：
a. 如果您使用VNC登录GPU服务器，可在左上角菜单栏找到Internet -> Filezilla，使用预装好的Filezilla客户端软件与云盘服务器进行数据传输。
b. 如果您只使用SSH登录GPU服务器，可以使用sftp命令与云盘进行交互:
* 登录: sftp -P 15022 <手机号>@pan.blockelite.cn (-P 是大写) * 使用 ls 命令列出目录，使用 "cd CloudData" 命令进入数据根目录 * 使用 "get <文件名>", 从云盘下载文件到本地当前目录 * 使用 "get -r <文件夹名>", 从云盘下载目录到本地当前目录 * 使用 "put <文件名>", 把当前目录的本地文件上传到云盘 * 使用 "put -r <文件夹名>", 把本地当前目录上传到云盘 -
请将您的数据放在CloudData目录下，根目录没有写入权限。
公开数据集免费下载
为方便深度学习用户，智星云提供了公开数据集的免费下载。
公开数据集下载地址： ftp://datasets.blockelite.cn ，建议使用filezilla下载，匿名登录，使用filezilla可以不输入账号密码。不习惯使用ftp，可以点击下面链接进行下载。
如果您需要的公开数据集不在上述列表中，可联系客服添加。已有数据集列表：
| 数据集名称 | 数据集大小 | 数据集简介 |
|---|---|---|
| 01.DIV2K | 7.2G | 超分辨图像重建 |
| DIV2K.tar | 7.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/01.DIV2K/DIV2K.tar |
| 02.Flickr2K | 21G | 超分辨图像重建 |
| Flickr2K.tar | 21G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/02.Flickr2K/Flickr2K.tar |
| 03.VOC_2012 | 3.6G | 主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据 |
| VOC2012test.tar | 1.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/03.VOC_2012/VOC2012test.tar |
| VOCtrainval_11-May-2012.tar | 1.9G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/03.VOC_2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar |
| 04.VOC_2007 | 869M | 主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据 |
| 04.VOCtest_06-Nov-2007.tar | 431M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/04.VOC_2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar |
| 04.VOCtest_06-Nov-2007.tar | 439M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/04.VOC_2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar |
| 05.DeepLesion | 222G | 最大开源临床医疗图像数据集 |
| Images_png_01.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion//Images_png_01.zip |
| Images_png_02.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_02.zip |
| Images_png_03.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_03.zip |
| Images_png_04.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_04.zip |
| Images_png_05.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_05.zip |
| Images_png_06.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_06.zip |
| Images_png_07.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_07.zip |
| Images_png_08.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_08.zip |
| Images_png_09.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_09.zip |
| Images_png_10.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_10.zip |
| Images_png_11.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_10.zip |
| Images_png_12.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_12.zip |
| Images_png_13.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_13.zip |
| Images_png_14.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_14.zip |
| Images_png_15.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_15.zip |
| Images_png_16.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_16.zip |
| Images_png_17.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_17.zip |
| Images_png_18.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_18.zip |
| Images_png_19.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_19.zip |
| Images_png_20.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_20.zip |
| Images_png_21.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_21.zip |
| Images_png_22.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_22.zip |
| Images_png_23.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_23.zip |
| Images_png_24.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_24.zip |
| Images_png_25.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_25.zip |
| Images_png_26.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png26.zip |
| Images_png_27.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_27.zip |
| Images_png_28.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_28.zip |
| Images_png_29.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_29.zip |
| Images_png_30.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_30.zip |
| Images_png_31.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_31.zip |
| Images_png_32.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_32zip |
| Images_png_33.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_33.zip |
| Images_png_34.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_34.zip |
| Images_png_35.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_35.zip |
| Images_png_36.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_36.zip |
| Images_png_37.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_37.zip |
| Images_png_38.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_38.zip |
| Images_png_39.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_39.zip |
| Images_png_40.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_40.zip |
| Images_png_41.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_41.zip |
| Images_png_42.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_42.zip |
| Images_png_43.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_43.zip |
| Images_png_44.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_44.zip |
| Images_png_37.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_37.zip |
| Images_png_38.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_38.zip |
| Images_png_39.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_39.zip |
| Images_png_40.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_40.zip |
| Images_png_41.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_41.zip |
| Images_png_42.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_42.zip |
| Images_png_43.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_43.zip |
| Images_png_44.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_44.zip |
| Images_png_45.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_45.zip |
| Images_png_46.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_46.zip |
| Images_png_47.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_47.zip |
| Images_png_48.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_48.zip |
| Images_png_49.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_49.zip |
| Images_png_50.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_50.zip |
| Images_png_51.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_51.zip |
| Images_png_52.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_52.zip |
| Images_png_53.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_53.zip |
| Images_png_54.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_54.zip |
| Images_png_55.zip | 4.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_55.zip |
| Images_png_56.zip | 1.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/05.DeepLesion/Images_png_56.zip |
| 06.ImageNet_2012 | 145G | 2012年图像网大规模视觉识别挑战 |
| ILSVRC2012_img_train.tar | 138G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/06.ImageNet_2012/ILSVRC2012_img_train.tar |
| ILSVRC2012_img_val.tar | 6.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/06.ImageNet_2012/ILSVRC2012_img_val.tar |
| 07.CrowdHuman | 14G | 旷世发布的用于行人检测的数据集，图片数据大多来自于google搜索 |
| annotation_train.odgt | 77M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/07.CrowdHuman/annotation_train.odgt |
| annotation_val.odgt | 23M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/07.CrowdHuman/annotation_val.odgt |
| CrowdHuman_test.zip | 3.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/07.CrowdHuman/CrowdHuman_test.zip |
| CrowdHuman_train01.zip | 2.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/07.CrowdHuman/CrowdHuman_train01.zip |
| CrowdHuman_train02.zip | 2.9G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/07.CrowdHuman/CrowdHuman_train02.zip |
| CrowdHuman_train03.zip | 2.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/07.CrowdHuman/CrowdHuman_train03.zip |
| CrowdHuman_val.zip | 2.4G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/07.CrowdHuman/CrowdHuman_val.zip |
| 08.Market-1501 | 1G | 行人重识别 |
| distractors_500k.zip | 1016M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn08.Market-1501/distractors_500k.zip |
| 09.OpenSLR_12 | 58G | 语音识别 |
| cifar-10-python.tar.gz | 163M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/cifar-10-python.tar.gz |
| dev-clean.tar.gz | 323M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/dev-clean.tar.gz |
| dev-other.tar.gz | 300M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/dev-other.tar.gz |
| original-books.tar.gz | 284M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/original-books.tar.gz |
| raw-metadata.tar.gz | 32M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/raw-metadata.tar.gz |
| test-clean.tar.gz | 331M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/test-clean.tar.gz |
| test-other.tar.gz | 314M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/test-other.tar.gz |
| train-clean-100.tar.gz | 6.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/train-clean-100.tar.gz |
| train-clean-360.tar.gz | 22G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/train-clean-360.tar.gz |
| train-other-500.tar.gz | 29G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/09.OpenSLR_12/train-other-500.tar.gz |
| 10.OpenSLR_11 | 5.2G | 语音识别 |
| 3-gram.arpa.gz | 725M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/10.OpenSLR_11/train-other-500.tar.gz |
| 3-gram.pruned.1e-7.arpa.gz | 33M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/10.OpenSLR_11/3-gram.pruned.1e-7.arpa.gz |
| 3-gram.pruned.3e-7.arpa.gz | 14M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/10.OpenSLR_11/3-gram.pruned.3e-7.arpa.gz |
| 4-gram.arpa.gz | 1.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/10.OpenSLR_11/4-gram.arpa.gz |
| librispeech-lexicon.txt | 5.4M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/10.OpenSLR_11/librispeech-lexicon.txt |
| librispeech-lm-corpus.tgz | 1.7G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/10.OpenSLR_11/librispeech-lm-corpus.tgz |
| librispeech-lm-norm.txt.gz | 1.5G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/10.OpenSLR_11/librispeech-lm-norm.txt.gz |
| librispeech-vocab.txt | 1.7M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/10.OpenSLR_11/librispeech-vocab.txt |
| 11.Cityscapes | 415G | 包含大量街道图片、视频用来训练识别的数据集。 |
| camera_trainextra.zip | 7.8M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/camera_trainextra.zip |
| camera_trainvaltest.zip | 1.9M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/camera_trainvaltest.zip |
| disparity_trainextra.zip | 15G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/disparity_trainextra.zip |
| disparity_trainvaltest.zip | 3.6G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/disparity_trainvaltest.zip |
| gtCoarse.zip | 1.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/gtCoarse.zip |
| gtFine_trainvaltest.zip | 241M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/gtFine_trainvaltest.zip |
| leftImg8bit_blurred.zip | 11G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/leftImg8bit_blurred.zip |
| leftImg8bit_demoVideo.zip | 7.7M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/leftImg8bit_demoVideo.zip |
| leftImg8bit_sequence_trainvaltest.zip | 1.9M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/leftImg8bit_sequence_trainvaltest.zip |
| leftImg8bit_trainextra.zip | 1.6M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/leftImg8bit_trainextra.zip |
| leftImg8bit_trainvaltest.zip | 8.0K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/leftImg8bit_trainvaltest.zip |
| vehicle_trainextra.zip | 9.5M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/vehicle_trainextra.zip |
| vehicle_trainvaltest.zip | 32K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/11.Cityscapes/vehicle_trainvaltest.zip |
| 12.mnist | 12M | 提供灰度手写数字图片 |
| t10k-images-idx3-ubyte.gz | 1.6M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/12.mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz |
| t10k-labels-idx1-ubyte.gz | 8.0K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/12.mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz |
| train-images-idx3-ubyte.gz | 9.5M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/12.mnist/train-images-idx3-ubyte.gz |
| train-labels-idx1-ubyte.gz | 32K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/12.mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz |
| 13.CUB_200_2011 | 1.1G | 鸟类数据集 |
| CUB_200_2011.tgz | 1.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/13.CUB_200_2011/CUB_200_2011.tgz |
| 14.vision.standford | 2.8G | |
| ImageNetDogs | 2.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/14.vision.standford/ImageNetDogs |
| 15.LUNA16 | 47G | |
| CSVFILES.rar | 9.4M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/CSVFILES.rar |
| seg-lungs-LUNA16.rar | 277M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/seg-lungs-LUNA16.rar |
| subset0.rar | 5.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset0.rar |
| subset1.rar | 4.6G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset1.rar |
| subset2.rar | 3.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset2.rar |
| subset3.rar | 5.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset3.rar |
| subset4.rar | 5.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset4.rar |
| subset5.rar | 4.9G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset5.rar |
| subset6.rar | 4.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset6.rar |
| subset7.rar | 4.6G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset7.rar |
| subset8.rar | 4.5G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset8.rar |
| subset9.rar | 4.9G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/15.LUNA16/subset9.rar |
| 16.HIE | 1.4G | LUNA16数据集是最大公用肺结节数据集LIDC-IDRI的子集，LIDC-IDRI它包括1018个低剂量的肺部CT影像。LIDC-IDRI删除了切片厚度大于3mm和肺结节小于3mm的CT影像，剩下的就是LUNA16数据集了 |
| HIE20labels.zip | 125M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/16.HIE/HIE20labels.zip |
| HIE20.zip | 1.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/16.HIE/HIE20.zip |
| 17.DOTA | 19G | 目标检测数据集，大量航拍图片 |
| test.zip | 6.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/17.DOTA/test.zip |
| train.zip | 9.6G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/17.DOTA/train.zip |
| val.zip | 3.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/17.DOTA/val.zip |
| 18.COCO_2014 | 26G | 微软发布的COCO数据库是一个大型图像数据集,专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计 |
| annotations_trainval2014.zip | 242M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/18.COCO_2014/annotations_trainval2014.zip |
| image_info_test2014.zip | 748K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/18.COCO_2014/image_info_test2014.zip |
| test2014.zip | 6.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/18.COCO_2014/test2014.zip |
| train2014.zip | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/18.COCO_2014/train2014.zip |
| val2014.zip | 6.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/18.COCO_2014/val2014.zip |
| 19.COCO_2015 | 13G | 微软发布的COCO数据库是一个大型图像数据集,专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计 |
| image_info_test2015.zip | 1.9M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn19.COCO_2015/image_info_test2015.zip |
| test2015.zip | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn19.COCO_2015/test2015.zip |
| 20.COCO_2017 | 28G | 微软发布的COCO数据库是一个大型图像数据集,专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计 |
| annotations_trainval2017.zip | 242M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn20.COCO_2017/annotations_trainval2017.zip |
| image_info_test2017.zip | 1.1M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn20.COCO_2017/image_info_test2017.zip |
| image_info_unlabeled2017.zip | 4.7M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn20.COCO_2017/image_info_unlabeled2017.zip |
| panoptic_annotations_trainval2017.zip | 821M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn20.COCO_2017/panoptic_annotations_trainval2017.zip |
| stuff_annotations_trainval2017.zip | 1.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn20.COCO_2017/stuff_annotations_trainval2017.zip |
| test2017.zip | 6.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn20.COCO_2017/test2017.zip |
| train2017.zip | 19G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn20.COCO_2017/train2017.zip |
| val2017.zip | 778M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn20.COCO_2017/val2017.zip |
| 21.sceneflow | 180G | 所有的数据都是960x540分辨率的立体图片 |
| driving_disparity.tgz | 9.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/driving_disparity.tgz |
| driving__frames_cleanpass.tar | 6.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/driving__frames_cleanpass.tar |
| flyingthings3d__disparity.tar.bz2a | 19G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__disparity.tar.bz2a |
| flyingthings3d__disparity.tar.bz2b | 19G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__disparity.tar.bz2b |
| flyingthings3d__disparity.tar.bz2c | 19G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__disparity.tar.bz2c |
| flyingthings3d__disparity.tar.bz2d | 19G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__disparity.tar.bz2d |
| flyingthings3d__disparity.tar.bz2e | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__disparity.tar.bz2e |
| flyingthings3d__frames_cleanpass.taraa | 9.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__frames_cleanpass.taraa |
| flyingthings3d__frames_cleanpass.tarab | 9.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__frames_cleanpass.tarab |
| flyingthings3d__frames_cleanpass.tarac | 9.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__frames_cleanpass.tarac |
| flyingthings3d__frames_cleanpass.tarad | 7.5G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/flyingthings3d__frames_cleanpass.tarad |
| kitti.zip | 3.5G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/kitti.zip |
| monkaa__disparity.tar.bz2a | 15G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/monkaa__disparity.tar.bz2a |
| monkaa__disparity.tar.bz2b | 14G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/monkaa__disparity.tar.bz2b |
| monkaa__frames_cleanpass.tar | 9.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/21.sceneflow/monkaa__frames_cleanpass.tar |
| 22.ADEChallenge | 923M | 细粒度用户评论情感分析数据集 |
| ADEChallengeData2016.zip | 923M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/22.ADEChallenge/ADEChallengeData2016.zip |
| 22.AI_challenge | 22G | 细粒度用户评论情感分析数据集 |
| ai_challenger_keypoint_test_a_20180103.zip | 2.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/22.AI_challenge/ai_challenger_keypoint_test_a_20180103.zip |
| ai_challenger_keypoint_test_b_20180103.zip | 2.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/22.AI_challenge/ai_challenger_keypoint_test_b_20180103.zip |
| ai_challenger_keypoint_train_20170902.zip | 15G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/22.AI_challenge/ai_challenger_keypoint_train_20170902.zip |
| ai_challenger_keypoint_train_annotations_20170909.zip | 117M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/22.AI_challenge/ai_challenger_keypoint_train_annotations_20170909.zip |
| ai_challenger_keypoint_validation_20170911.zip | 2.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/22.AI_challenge/ai_challenger_keypoint_validation_20170911.zip |
| h36m.zip | 248M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/22.AI_challenge/h36m.zip |
| 23.KITTI | 599G | KITTI主要是针对自动驾驶领域的图像处理技术，主要应用在自动驾驶感知和预测方面，其中也涉及定位和SLAM技术 |
| kitti_data.zip | 162G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/23.KITTI/kitti_data.zip |
| KITTI.zip | 437G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/23.KITTI/KITTI.zip |
| 24.cifar-10 | 163M | CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像数据集 |
| cifar-10-python.tar.gz | 163M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/24.cifar-10/cifar-10-python.tar.gz |
| 25.Places | 127G | 场景识别数据集 |
| test_large.tar | 20G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/25.Places/test_large.tar |
| train_large_places365standard.tar | 105G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/25.Places/train_large_places365standard.tar |
| val_large.tar | 2.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/25.Places/val_large.tar |
| 26.img_align_celeba | 1.4G | 人脸数据集 |
| img_align_celeba.zip | 1.4G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/26.img_align_celeba/img_align_celeba.zip |
| 27.MATLAB | 12G | |
| MATLAB.tar | 12G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/27.MATLAB/MATLAB.tar |
| 28.mpii_human_pose_v1 | 12G | 人体姿势估计数据集 |
| mpii_human_pose_v1.tar.gz | 12G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/28.mpii_human_pose_v1/mpii_human_pose_v1.tar.gz |
| 29.Kinetics-400 | 132G | 包括了四百种的人体动作类别 |
| label.zip | 23M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/29.Kinetics-400/label.zip |
| raw-part.zip | 132G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/29.Kinetics-400/raw-part.zip |
| 30.something-somethingV2 | 19G | 大型的带有标签的记录了人类与日常生活中的一些物体之间的动作数据集 |
| 20bn-something-something-v2.tar.gz | 19G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/30.something-somethingV2/20bn-something-something-v2.tar.gz |
| something-something-v2-labels.json | 12K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/30.something-somethingV2/something-something-v2-labels.json |
| something-something-v2-test.json | 440K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/30.something-somethingV2/something-something-v2-test.json |
| something-something-v2-train.json | 25M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/30.something-somethingV2/something-something-v2-train.json |
| something-something-v2-validation.json | 3.6M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/30.something-somethingV2/something-something-v2-validation.json |
| 32.somethingsomethingV1 | 24G | 大型的带有标签的记录了人类与日常生活中的一些物体之间的动作数据集 |
| 20bn-something-something-v1.tar.gz | 954M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/32.somethingsomethingV1/20bn-something-something-v1-00.tar.gz |
| something-something-v1-labels.csv | 8.0K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/32.somethingsomethingV1/something-something-v1-labels.csv |
| something-something-v1-test.csv | 72K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/32.somethingsomethingV1/something-something-v1-test.csv |
| something-something-v1-train.csv | 4.0M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/32.somethingsomethingV1/something-something-v1-train.csv |
| something-something-v1-validation.csv | 520K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/32.somethingsomethingV1/something-something-v1-validation.csv |
| 33.coco_2018 | 89G | 微软发布的COCO数据库是一个大型图像数据集,专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计 |
| 2018-04-27_bottom-up-attention_fixed_36.zip | 58G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/33.coco_2018/2018-04-27_bottom-up-attention_fixed_36.zip |
| 2018-04-27_bottom-up-attention_fixed_36-small.zip | 31G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/33.coco_2018/2018-04-27_bottom-up-attention_fixed_36-small.zip |
| 34.LUSN | 157G | LSUNDataset是一个大规模图像数据集，其基于人类在循环中进行深度学习的构建，包含10个场景类别和20个对象类别，共计约100万张标记图像 |
| bedroom.zip | 43G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/bedroom.zip |
| bridge.zip | 16G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/bridge.zip |
| church_outdoor.zip | 2.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/church_outdoor.zip |
| classroom.zip | 3.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/classroom.zip |
| conference_room.zip | 3.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/conference_room.zip |
| dining_room.zip | 11G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/dining_room.zip |
| kitchen.zip | 34G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/kitchen.zip |
| living_room.zip | 22G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/living_room.zip |
| restaurant.zip | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/restaurant.zip |
| tower.zip | 12G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/34.LUSN/tower.zip |
| 35.iccv-workshop | 32G | |
| Label.tar | 924K | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/35.iccv-workshop/Label.tar |
| Test.tar | 9.5G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/35.iccv-workshop/Test.tar |
| Train.tar | 19G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/35.iccv-workshop/Train.tar |
| Val.tar | 3.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/35.iccv-workshop/Val.tar |
| 36.multicoil_challenge | 56G | |
| brain_multicoil_challenge.tar.gz | 37G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/36.multicoil_challenge/brain_multicoil_challenge.tar.gz |
| transfer_42953_files_f8be9cd5.zip | 19G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/36.multicoil_challenge/transfer_42953_files_f8be9cd5.zip |
| 37.human3.6m | 26G | 3D人体姿态估计 |
| h36m_annot.tar | 349M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/37.human3.6m/h36m_annot.tar |
| S11.tar | 2.7G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/37.human3.6m/S11.tar |
| S1.tar | 3.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/37.human3.6m/S1.tar |
| S5.tar | 4.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/37.human3.6m/S5.tar |
| S6.tar | 3.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/37.human3.6m/S6.tar |
| S7.tar | 4.9G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/37.human3.6m/S7.tar |
| S8.tar | 3.2G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/37.human3.6m/S8.tar |
| S9.tar | 3.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/37.human3.6m/S9.tar |
| 38.gat5 | 58G | 深度学习与自动驾驶领域的数据集 |
| 01_images.zip | 5.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/01_images.zip |
| 01_labels.zip | 70M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/01_labels.zip |
| 02_images.zip | 5.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/02_images.zip |
| 02_labels.zip | 72M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/02_labels.zip |
| 03_images.zip | 5.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/03_images.zip |
| 03_labels.zip | 68M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/03_labels.zip |
| 04_images.zip | 5.6G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/04_images.zip |
| 04_labels.zip | 69M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/04_labels.zip |
| 05_images.zip | 5.7G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/05_images.zip |
| 05_labels.zip | 77M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/05_labels.zip |
| 06_images.zip | 5.4G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/06_images.zip |
| 06_labels.zip | 70M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/06_labels.zip |
| 07_images.zip | 5.7G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/07_images.zip |
| 07_labels.zip | 71M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/07_labels.zip |
| 08_images.zip | 6.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/08_images.zip |
| 08_labels.zip | 71M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/08_labels.zip |
| 09_images.zip | 5.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/09_images.zip |
| 09_labels.zip | 72M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/09_labels.zip |
| 10_images.zip | 5.4G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/10_images.zip |
| 10_labels.zip | 69M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/38.gat5/10_labels.zip |
| 39.sceneflow | 219G | |
| Driving.tar | 24G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/39.sceneflow/Driving.tar |
| FlyingThings3D.tar | 146G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/39.sceneflow/FlyingThings3D.tar |
| Monkaa.tar | 50G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/39.sceneflow/Monkaa.tar |
| 40.ntu-rgb+d60_skeleton | 5.8G | 数据集提供了60种动作，3种拍摄角度，多种互动场景和多种演员设置（年龄、性别覆盖比较全面），同一动作可能重复表演（站姿，坐姿） |
| nturgbd_skeletons_s001_to_s017.zip | 5.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/40.ntu-rgb+d60_skeleton/nturgbd_skeletons_s001_to_s017.zip |
| 41.urban3D | 18G | 城市规模点云数据集 |
| data_release.zip | 18G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/41.urban3D/data_release.zip |
| 42.Tencent_AILab_ChineseEmbedding | 6.4G | 腾讯开源词向量 |
| Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz | 6.4G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/42.Tencent_AILab_ChineseEmbedding/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz |
| 43.nuScenes | 195G | 是自动驾驶公司nuTonomy建立的大规模自动驾驶数据集，该数据集不仅包含了Camera和Lidar，还记录了雷达数据 |
| v1.0-mini.tar | 3.9G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-mini.tar |
| v1.0-test_blobs_lidar.tgz | 23G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-test_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-test_meta.tgz | 68M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-test_meta.tgz |
| v1.0-trainval01_blobs_lidar.tgz | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval01_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval01_keyframes.tar | 4.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval01_keyframes.tar |
| v1.0-trainval02_blobs_lidar.tgz | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval02_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval02_keyframes.tar | 4.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval02_keyframes.tar |
| v1.0-trainval03_blobs_lidar.tgz | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval03_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval03_keyframes.tgz | 4.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval03_keyframes.tgz |
| v1.0-trainval04_blobs_lidar.tgz | 14G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval04_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval04_keyframes.tgz | 4.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval04_keyframes.tgz |
| v1.0-trainval05_blobs_lidar.tgz | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval05_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval05_keyframes.tgz | 3.7G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval05_keyframes.tgz |
| v1.0-trainval06_blobs_lidar.tgz | 12G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval06_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval06_keyframes.tgz | 3.6G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval06_keyframes.tgz |
| v1.0-trainval07_blobs_lidar.tgz | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval07_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval07_keyframes.tgz | 3.9G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval07_keyframes.tgz |
| v1.0-trainval08_blobs_lidar.tgz | 13G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval08_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval08_keyframes.tgz | 4.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval08_keyframes.tgz |
| v1.0-trainval09_blobs_lidar.tgz | 14G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval09_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval09_keyframes.tgz | 4.5G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval09_keyframes.tgz |
| v1.0-trainval10_blobs_lidar.tgz | 14G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval10_blobs_lidar.tgz |
| v1.0-trainval10_keyframes.tgz | 5.8G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval10_keyframes.tgz |
| v1.0-trainval_meta.tgz | 440M | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/43.nuScenes/v1.0-trainval_meta.tgz |
| 44.FlyingThings3D18G | 433G | |
| FlyingChairs.zip | 31G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/44.FlyingThings3D/FlyingChairs.zip |
| flyingthings3d__frames_cleanpass.tar | 37G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/44.FlyingThings3D/flyingthings3d__frames_cleanpass.tar |
| flyingthings3d__frames_finalpass.tar | 43G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/44.FlyingThings3D/flyingthings3d__frames_finalpass.tar |
| flyingthings3d__optical_flow.tar.bz2 | 311G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/44.FlyingThings3D/flyingthings3d__optical_flow.tar.bz2 |
| hd1k_full_package.zip | 7.9G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/44.FlyingThings3D/hd1k_full_package.zip |
| MPI-Sintel-complete.zip | 5.3G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/44.FlyingThings3D/MPI-Sintel-complete.zip |
| 45.isbi_2019 | 18G | |
| abd_data.zip | 6.1G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/45.isbi_2019/abd_data.zip |
| Faster-ILOD.tar.gz | 2.0G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/45.isbi_2019/Faster-ILOD.tar.gz |
| PnpAda_release_data.zip | 9.4G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/45.isbi_2019/PnpAda_release_data.zip |
| 46.ipdray | 11G | |
| pidray.zip | 11G | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/46.ipdray/pidray.zip |
| 47.winter21_whole | 1.1T | |
| winter21_whole.tar.gz | 1.1T | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/47.winter21_whole/winter21_whole.tar.gz |
| 48.isbi_2019 | 8.7G | |
| aidatatang_200zh.tgz | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/48.aidatatang_200zh/aidatatang_200zh.tgz | |
| 49.AISHELL-3 | 19G | AISHELL-3是北京壳牌科技有限公司推出的大型高保真多人普通话语音语料库，可用于训练多人文语转换（TTS）系统。该语料库包含218名母语为汉语普通话的人大约85小时的情感中立录音，共88035条话语。他们的辅助属性，如性别、年龄组和母语口音，都在语料库中明确标记和提供。相应地，随录音一起提供汉字和拼音水平的成绩单。通过专业的语音注释和严格的声调和韵律质量检测，单词和声调转录准确率达到98%以上。 |
| data_aishell3.tgz | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/49.AISHELL-3/data_aishell3.tgz | |
| 50.market1501 | 19G | 用于行人重识别 |
| Market-1501-v15.09.15.zip | 命令行下载：wget http://datasets.blockelite.cn/50.market1501/Market-1501-v15.09.15.zip | |
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