以下是一份目前常用的开源AI训练数据集清单，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别、多模态等多个领域，按类别分类整理：

​​一、计算机视觉（CV）数据集​​

1. ​​MNIST​​

   • 内容：手写数字（0-9）的灰度图像（28x28像素）

   • 用途：图像分类入门

   • 规模：6万训练样本 + 1万测试样本

   • 链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

2. ​​CIFAR-10 / CIFAR-100​​

   • 内容：10类或100类物体彩色图像（32x32像素）

   • 用途：小规模图像分类

   • 规模：5万训练 + 1万测试（CIFAR-10）

   • 链接：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

3. ​​ImageNet​​

   • 内容：1400万张标注图像，覆盖2万多个类别

   • 用途：大规模图像分类/目标检测

   • 链接：https://www.image-net.org/

4. ​​COCO (Common Objects in Context)​​

   • 内容：物体检测、分割、关键点标注的复杂场景图像

   • 用途：目标检测/实例分割

   • 规模：33万张图像

   • 链接：https://cocodataset.org/

5. ​​PASCAL VOC​​

   • 内容：20类物体的检测和分割数据

   • 用途：经典目标检测基准

   • 链接：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

6. ​​Open Images​​

   • 内容：900万张图像，覆盖6000类物体（含边界框和分割标注）

   • 用途：大规模多标签分类/检测

   • 链接：https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

7. ​​Cityscapes​​

   • 内容：城市街道场景的语义分割数据（高分辨率）

   • 用途：自动驾驶场景理解

   • 链接：https://www.cityscapes-dataset.com/

​​二、自然语言处理（NLP）数据集​​

1. ​​GLUE / SuperGLUE​​

   • 内容：多种NLP任务（文本分类、推理、相似度等）的基准集合

   • 用途：模型通用性评估

   • 链接：https://gluebenchmark.com/

2. ​​SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)​​

   • 内容：基于维基百科的问答对

   • 用途：机器阅读理解

   • 链接：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

3. ​​IMDb Reviews​​

   • 内容：5万条电影评论文本（带情感标签）

   • 用途：情感分析

   • 链接：https://www.kaggle.com/datasets/lakshmi25npathi/imdb-dataset-of-50k-movie-reviews

4. ​​WikiText​​

   • 内容：维基百科高质量文本（用于语言建模）

   • 用途：文本生成/预训练

   • 链接：https://blog.salesforceairesearch.com/the-wikitext-long-term-dependency-language-modeling-dataset/

5. ​​Common Crawl​​

   • 内容：海量网页文本（多语言）

   • 用途：预训练语料库

   • 链接：https://commoncrawl.org/

​​三、语音/音频数据集​​

1. ​​LibriSpeech​​

   • 内容：1000小时英语朗读语音（带文本转录）

   • 用途：语音识别

   • 链接：https://www.openslr.org/12

2. ​​VoxCeleb​​

   • 内容：10万条名人说话视频片段

   • 用途：说话人识别/合成

   • 链接：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/voxceleb/

3. ​​AudioSet​​

   • 内容：200万条音频片段（覆盖527类声音事件）

   • 用途：音频分类

   • 链接：https://research.google.com/audioset/

​​四、多模态数据集​​

1. ​​Conceptual Captions​​

   • 内容：330万张图像与描述文本对

   • 用途：图文匹配/生成

   • 链接：https://ai.google.com/research/ConceptualCaptions/

2. ​​Visual Genome​​

   • 内容：10万张图像的详细视觉关系标注

   • 用途：视觉推理

   • 链接：https://visualgenome.org/

3. ​​LAION-5B​​

   • 内容：58亿图文对（用于CLIP等模型训练）

   • 用途：大规模多模态学习

   • 链接：https://laion.ai/blog/laion-5b/

​​五、其他领域数据集​​

1. ​​UCI Machine Learning Repository​​

   • 内容：涵盖分类、回归、聚类等任务的经典数据集（如Iris、Wine等）

   • 链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

2. ​​Kaggle Datasets​​

   • 内容：社区上传的各类数据集（覆盖竞赛、研究等）

   • 链接：https://www.kaggle.com/datasets

3. ​​Hugging Face Datasets​​

   • 内容：NLP、音频等多领域数据集（支持API快速加载）

   • 链接：https://huggingface.co/datasets

​​注意事项​​

• ​​数据许可​​：部分数据集需遵守特定协议（如CC-BY、非商业用途等）。

• ​​领域适配​​：选择数据集时需匹配任务需求（如医疗、金融等垂直领域需专用数据）。

• ​​扩展工具​​：可通过数据增强（如Albumentations）或合成数据（如GAN生成）扩充数据量。

如果需要更具体的领域数据集（如医疗、遥感等），可进一步补充说明！