为计算机视觉任务选择合适的数据集取决于三个主要因素：是否与您的任务目标一致、数据质量和数据集大小。首先明确您要解决的问题。如果您正在进行目标检测，像 COCO（Common Objects in Context）这样的数据集提供了包含常见物体边界框的标注图像。对于人脸识别，CelebA 或 LFW（Labeled Faces in the Wild）等数据集更适合。确认数据集的类别和标注与您的要求相符。例如，MNIST 非常适合数字识别，但缺乏应对真实世界场景（如光照或背景变化）所需的复杂性。始终检查数据分布（例如，物体大小、角度或背景）是否与您的应用环境相似，以避免性能差异。
接下来，评估数据集的质量和多样性。高质量的标注至关重要——标签错误（例如，物体分类错误）可能会导致模型训练失败。例如，PASCAL VOC 因其精确的标注而被广泛使用，而一些众包数据集可能需要清理。多样性也很重要：包含在不同光照条件、角度和环境下捕获的图像的数据集有助于模型更好地泛化。如果您的任务涉及医学影像，数据集应包含不同患者人群和成像设备的数据。对于农业无人机影像等小众应用，公开数据集可能有限，因此您可能需要收集自定义数据或使用数据增强等技术来模拟多样性。
最后，考虑实际限制，如数据集大小和许可。小型数据集（例如，少于 1,000 张图像）可能导致过拟合，特别是对于深度学习模型。像 ImageNet（1400 万张图像）或 Open Images（900 万张）这样的公开数据集适合预训练，但如果结合迁移学习，较小的数据集也可能足够。许可同样重要：一些数据集（例如来自 Kaggle 的）可能限制商业用途，而另一些数据集（如 COCO）则更宽松。务必核实是否符合数据隐私法规，特别是对于医疗保健等敏感领域。如果没有现有的合适数据集，LabelImg 等工具或 Amazon Mechanical Turk 等平台可以帮助创建自定义数据集。尽早将数据划分为训练集、验证集和测试集，以确保可靠的评估。