Descubra los 10 mejores conjuntos de datos de imágenes gratuitos para entrenar sus modelos de IA [2025]
En el campo de la inteligencia artificial, el entrenamiento modelo se basa en gran medida en la calidad y la diversidad de los datos disponibles. Los conjuntos de datos de imágenes desempeñan un papel clave en el desarrollo de aplicaciones de visión artificial, que van desde el reconocimiento de objetos hasta segmentación semántica.
El acceso a conjuntos de datos completos y bien anotados es esencial para garantizar el rendimiento y la precisión del modelo. ¡Este artículo explora una selección de conjuntos de datos de imágenes gratuitos que deberían permitirle mejorar sus proyectos y, al mismo tiempo, optimizar la anotación de datos!
¿Cuáles son los conjuntos de datos de imágenes gratuitos más populares para Computer Vision?
1 - COCO (objetos comunes en contexto)
Este conjunto de datos es uno de los más utilizados en el campo de la visión artificial. Contiene más de 330 000 imágenes, con más de 80 categorías de objetos, anotadas para tareas como detección de objetos, la segmentación semántica y el análisis de las poses humanas. COCO es conocido por la riqueza y diversidad de las escenas de las imágenes, lo que hace que su uso sea muy valioso para el entrenamiento de modelos complejos.
2 - ImageNet
Conocida por estar en el origen del famoso desafío de reconocimiento visual a gran escala de ImageNet (ILSVRC), ImageNet ofrece un amplio conjunto de imágenes organizadas según la jerarquía de WordNet. Con más de 14 millones de imágenes divididas en más de 20 000 categorías, es una referencia esencial para los modelos de clasificación de imágenes. El tamaño y la diversidad del conjunto de datos lo convierten en una herramienta clave para los investigadores.
3 - Abrir conjunto de datos de imágenes
Desarrollado por Google, Open Images contiene aproximadamente 9 millones de imágenes anotadas con recuadros adjuntos y etiquetas de objetos. Este conjunto de datos se usa ampliamente para tareas de detección de objetos y ofrece anotaciones detalladas, especialmente para las relaciones entre objetos, la segmentación semántica y los rastros de objetos.
4 - Pascal VOC
Aunque es más antiguo, el conjunto de datos VOC de Pascal todavía se usa ampliamente en la comunidad de visión artificial. Ofrece anotaciones para la clasificación, la detección de objetos y la segmentación semántica, lo que lo hace ideal para probar y comparar modelos en puntos de referencia reconocidos. Pascal VOC contiene 20 categorías de objetos comunes en varias escenas.
5 - LFW (Caras etiquetadas en la naturaleza)
Este conjunto de datos está dedicado al reconocimiento facial. Contiene más de 13.000 imágenes de rostros, con aproximadamente 1.680 personas representadas al menos dos veces. El LFW se utiliza principalmente para evaluar el rendimiento de los modelos de reconocimiento facial, especialmente en entornos no controlados.
6 - Paisajes urbanos
Cityscapes es un conjunto de datos de 5000 imágenes de alta resolución capturadas en entornos urbanos europeos. Se utiliza principalmente para la segmentación semántica, con anotaciones píxel a píxel para objetos como automóviles y peatones. Este conjunto de datos se usa ampliamente en el desarrollo de sistemas de percepción para vehículos autónomos.
7 - GATITO
KITTI está diseñado para vehículos autónomos. Ofrece imágenes anotadas para la detección de objetos, la segmentación y la estimación de poses. Capturados en un entorno urbano con sensores integrados, estos datos permiten desarrollar modelos de visión para la conducción autónoma.
8 - CeleBA
El conjunto de datos de CelEBA incluye más de 200 000 imágenes de celebridades anotadas con 40 atributos faciales. Se utiliza para el reconocimiento y la generación de rostros. Su amplia variedad de anotaciones lo convierte en un recurso clave para los proyectos que se centran en los rasgos faciales.
9 - Minista de la moda
Fashion-MNIST contiene 70 000 imágenes en escala de grises de ropa y accesorios. Diseñado como una alternativa al MNIST, se utiliza para tareas de clasificación de imágenes en la industria de la moda, con un mayor nivel de complejidad.
10 - Caltech-256
Caltech-256 ofrece más de 30 000 imágenes divididas en 256 categorías de objetos. Este conjunto de datos es popular para las tareas de clasificación de objetos, ya que ofrece una gran variabilidad en los ángulos y tamaños de los objetos representados.
💡 Estos conjuntos de datos cubren varias áreas clave de la visión artificial, lo que los convierte en recursos esenciales para la investigación y el desarrollo de modelos de IA.
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¿Cómo mejoran estos conjuntos de datos de imágenes gratuitos la formación de los modelos de aprendizaje automático?
Los conjuntos de datos de imágenes gratuitos desempeñan un papel fundamental en la formación modelos de aprendizaje automático, especialmente para aplicaciones de Computer ViVision. Al proporcionar una amplia variedad de imágenes anotadas, estos conjuntos de datos permiten a los modelos aprender a reconocer objetos, formas o rostros en diversos contextos.
Esto promueve la mejora de los algoritmos de clasificación, detección de objetos y segmentación. Además, el acceso gratuito a estos recursos facilita la investigación y la innovación, lo que permite a los desarrolladores probar y refinar sus modelos sin un costo elevado, al tiempo que contribuyen a la comunidad científica.
¿Qué herramientas facilitan la anotación y la integración de conjuntos de datos de imágenes?
Estas son algunas herramientas que facilitan la anotación e integración de conjuntos de datos de imágenes en proyectos de aprendizaje automático:
Labelbox: una plataforma completa para la anotación de imágenes
Labelbox es una plataforma colaborativa dedicada a la anotación de imágenes. Ofrece herramientas de anotación manuales o semiautomatizadas para tareas como la detección de objetos, la segmentación y la clasificación de imágenes. Gracias a su interfaz intuitiva y a sus funciones de gestión de proyectos, Labelbox permite a los equipos coordinar fácilmente las anotaciones y supervisar el progreso de las tareas.
VGG Image Annotator (VIA): una herramienta de anotación de código abierto
Anotador de imágenes VGG (VIA) es una herramienta ligera y de código abierto que permite anotar las imágenes directamente en un navegador. Se encarga de tareas como anotar rectángulos, polígonos y puntos clave. Las anotaciones se guardan localmente, lo que facilita su integración en los procesos de formación sin tener que gestionar plataformas externas.
Supervisely: un conjunto de herramientas para la anotación avanzada
Supervisely proporciona un entorno integral para la anotación, la administración y la visualización de los datos de las imágenes. Esta herramienta admite la segmentación semántica, la anotación de objetos y la detección de poses humanas. También ofrece algoritmos de anotación automática que reducen el tiempo necesario para anotar grandes cantidades de datos.
CVAT (Computer Vision Annotation Tool): una poderosa herramienta para la visión artificial
CVAT es una plataforma de código abierto que permite la anotación de imágenes y vídeos. Utilizado por muchas organizaciones para entrenar modelos de visión artificial, el CVAT admite una variedad de tareas de anotación, como la detección de objetos, la segmentación y la estimación de poses. Su flexibilidad lo convierte en una opción popular para proyectos que requieren grandes cantidades de anotaciones.
Roboflow: integración y preparación de conjuntos de datos simplificadas
Roboflow es una herramienta en línea que no solo le permite anotar imágenes, sino también administrar y preparar conjuntos de datos para modelos de aprendizaje automático. Ofrece funciones de aumento de datos, conversión de formatos y administración de versiones de conjuntos de datos, lo que facilita la integración y la mejora de los datos utilizados para entrenar los modelos de IA.
Estas herramientas simplifican el proceso de anotación e integración de conjuntos de datos de imágenes, lo que hace que sea más accesible entrenar modelos de aprendizaje automático y, al mismo tiempo, aumentan la eficiencia y la precisión de las anotaciones.
¿Cuáles son las direcciones más interesantes para acceder a conjuntos de datos de imágenes gratuitos?
Varias páginas en línea brindan fácil acceso a conjuntos de datos de imágenes gratuitos para proyectos de aprendizaje automático y visión artificial.
Kaggle: una comunidad rica en conjuntos de datos de imágenes gratuitos
Kaggle es una plataforma de referencia para científicos de datos e investigadores de aprendizaje automático. Además de los concursos de ciencia de datos, Kaggle ofrece una amplia colección de conjuntos de datos gratuitos, que incluyen numerosos conjuntos de imágenes. Los usuarios pueden explorar y descargar estos conjuntos de datos para una variedad de proyectos, desde la clasificación de imágenes hasta la detección de objetos. Los foros y debates comunitarios también brindan un valioso apoyo para el uso de los datos.
Documentos con código: cuando la investigación se une a los conjuntos de datos
Papeles con código es una plataforma que combina artículos científicos con códigos y conjuntos de datos relevantes. Los usuarios pueden explorar cientos de conjuntos de datos de imágenes organizados por tarea (clasificación, segmentación, detección, etc.). Esta plataforma es particularmente útil para los investigadores que buscan replicar los resultados de la investigación o encontrar recursos adicionales para sus proyectos.
Búsqueda de conjuntos de datos de Google: un motor de búsqueda dedicado a los conjuntos de datos
Google Dataset Search es un motor de búsqueda especializado que te permite encontrar rápidamente conjuntos de datos de imágenes gratuitos. Al introducir palabras clave específicas, los usuarios pueden acceder a una multitud de conjuntos de datos alojados en varias plataformas. Esta página es especialmente útil para quienes necesitan conjuntos de datos en áreas específicas o poco comunes.
Imágenes abiertas: uno de los conjuntos de datos de imágenes anotadas más grandes
Desarrollado por Google, Open Images es uno de los conjuntos de datos de imágenes gratuitos más grandes, con alrededor de 9 millones de imágenes anotadas. Es especialmente adecuado para proyectos de visión artificial, especialmente para la detección y segmentación de objetos. La página Abrir imágenes proporciona un fácil acceso a la descarga de datos, así como a una documentación detallada para facilitar su uso.
ImageNet: la referencia para la clasificación de imágenes
ImageNet es una página esencial para los investigadores de aprendizaje automático, conocidos por lanzar el famoso desafío ILSVRC. Este conjunto de datos contiene millones de imágenes organizadas en categorías según la jerarquía de WordNet. Encuentra su aplicación en las tareas de clasificación de imágenes y sigue siendo uno de los puntos de referencia más importantes en este campo.
Conclusión
En conclusión, los conjuntos de datos de imágenes gratuitos desempeñan un papel importante en el progreso de los proyectos de aprendizaje automático, ya que permiten acelerar los desarrollos de la IA. Eso no significa que sean perfectos o que no puedan mejorarse. Sin embargo, proporcionan una base sólida para que los estudiantes y los entusiastas de la inteligencia artificial entrenen sus modelos.
Ya sea en el contexto de la clasificación, la segmentación semántica o la detección de objetos, el acceso a estos recursos permite probar, entrenar y perfeccionar modelos sin costes exhaustivos... ¿no puede encontrar lo que busca? No digas más, no dudes en ponerte en contacto con nosotros : ¡podemos ensamblar sus conjuntos de datos más complejos, incluso a un precio competitivo!
