데이터

• 머신러닝, 딥러닝에서 제일 중요한 것은 "데이터"입니다
• 만약 원하는 데이터가 존재하면 바로 사용하면 좋지만, 없을 경우 크롤링 등을 통해 획득해야 합니다
• 데이터를 얻을 수 있는 대표적인 곳은 아래와 같습니다
  • Awesome Public Datasets Github
  • Kaggle Datasets
  • Google Dataset Search
  • 공공 데이터 포털

컴퓨터 비전 데이터

• ImageNet
• Labelme
• LSUN : 무대 분류 데이터(Bedroom, Bridge, Classroom...)
• CIFAR-10 : 말이 필요 없는 CIFAR 10
• COCO : object detection, segmentation, captioning dataset
• YouTube 8M : a large-scale labeled dataset that consists of millions of YouTube video IDs, with annotations of over 3,800+ visual entities
• Visual Genome : Visual Genome is a dataset, a knowledge base, an ongoing effort to connect structured image concepts to language(10k)
• Stanford Dogs Dataset : 강아지 120종 데이터
• VisualQA
• DeepFashion2

자연어 처리 데이터(한국어)

• KorQuAD : The Korean Question Answering Dataset
• 카이스트 Corpus
• 세종 말뭉치
• 울산대 말뭉치
• 위키피디아 Dump
• 나무위키 Dump
• 네이버 movie review

SLAM

• Complex Urban Data Set