本文列举了20个在机器学习和计算机视觉领域常用的图像数据集，包括MNIST、CIFAR-10、ImageNet、COCO等，覆盖手写数字识别、图像分类、目标检测、人脸识别等多个任务。这些数据集是评估算法性能和进行实验的重要资源，推动了计算机视觉技术的发展。
在机器学习和计算机视觉领域，图像数据集是非常重要的资源，它们用于训练和评估各种图像处理和分析算法。下面介绍了20个常用的图像数据集，它们涵盖了不同的应用领域和图像类型。
- MNIST手写数字数据集：包含了60000个训练样本和10000个测试样本，用于手写数字识别任务。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images,
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