ImageNet官网上的数据集，动辄就100G，真的是太大了。
有需要Tiny Image Net 数据集的小伙伴可以点击这个下载链接：
http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip
数据集简介：
Tiny ImageNet Challenge 来源于斯坦福 CS231N 课程，共237M
Tiny Imagenet 有 200 个类。 每个类有 500 张训练图像、50 张验证图像和 50 张测试图像。
关于tiny image net的val部分，我们需要做一些修改，让val部分和train一样，同一类别的图片，都放到同一个文件夹下，并且类别名和train文件夹下的类别名称一样
具体的连接如下：
https://www.cnblogs.com/liuyangcode/p/14689893.html
补充几个小数据集：
花卉数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6rTT7n
该数据集包含 4242 张花卉图像。数据收集基于数据flicr、google images、yandex images。此数据集可用于从照片中识别植物。数据图片会分为五类：洋甘菊、郁金香、玫瑰、向日葵、蒲公英。每个种类大约有800张照片。照片分辨率不高，约为 320x240 像素。照片不会缩小到单一尺寸，它们有不同的比例。
综合汽车数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6rTTar
该数据集是被CVPR 2015 论文“用于细粒度分类和验证的大规模汽车数据集”所使用的。综合汽车 (CompCars) 数据集包含来自两个场景的数据，包括来自网络自然和监视自然的图像。web-nature 数据包含 163 个汽车制造商和 1,716 个汽车型号。总共有 136,726 张拍摄整车的图像和 27,618 张拍摄汽车零件的图像。完整的汽车图像标有边界框和视点。每个车型都标有五个属性，包括最大速度、排量、门数、座位数和汽车类型。监控性质的数据包含在前视图中捕获的 50,000 张汽车图像。
90种动物图像数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6rTTbJ
在这个数据集中有 90 个不同类别的 5400 张动物图像。此数据集是从 Google 图片创建的：https://images.google.com/。所有照片将按照其所属类别存放于各自的文件夹下。动物类别包括：羚羊，獾，蝙蝠，熊，蜜蜂，甲虫，野牛，公猪，蝴蝶，猫 毛虫，黑猩猩等。该数据集中的图像大小不固定，可能需要后续的处理。
衣服数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/64EPUp
衣服数据集总共收集了 20 种衣服的 5,000 张图像。该数据集是根据公共领域许可 (CC0) 发布的。我们使用了三种不同的方式来收集数据集：Toloka——众包平台；社交媒体上的网络众包计划；Tagias——一家专门从事数据收集的公司。标签是使用 IPython 小部件手动完成的，同时我们使用简单的神经网络纠正了标签错误。
数据集包含 20 个类，包括T 恤（1011 件），长袖（699 件），裤子（692 件），鞋子（431 件）衬衫（378 件），连衣裙（357 件），外套（312 件），短裤（308 件），帽子（171 件），裙子（155 件），西装外套（109 件）等。
飞机数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/5X8CPy
数据集包含 10,000 张飞机图像，数据分为 3334 个训练图像、3333 个验证图像和 3333 个测试图像。
商标数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6cb2HG
在这项工作中，我们构建了一个大规模的 logo 数据集 Logo-2K+，它涵盖了来自真实世界 logo 图像的各种 logo 类别。我们生成的徽标数据集包含 167,140 张图像，具有 10 个根类别和 2,341 个类别。