64000张汽车图片，再也没有理由说做汽车项目没有数据了
大数据文摘出品
作者：曹培信
找不到合适的数据集来解决对应的机器学习问题，这种痛苦大概只有MLer们才知道。
关于汽车的项目很多，比如拍照识车、汽车比价等等，尽管这些项目本身难度不大，但是往往受制于数据集的质量，模型的效果不能很好的发挥。
Github上一位名叫Nicolas Gervais的小哥就给出了一个关于汽车的数据集，数据相当全质量也相当高，在汽车方面有机器学习项目要做的同学，赶紧码住！
数据集的来源是The Car Connection网站，该网站是全球最大的汽车评测网站之一，致力于让汽车研究更加容易，Nicolas就是从这个网站上爬取的汽车数据。
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数据集包括它收集了297000张图片，但是其中许多是汽车的内部图像，关于汽车的外观应该有大约60000张照片。
所有的文件都对汽车的15个参数进行了标注：
'Make', 'Model', 'Year', 'MSRP', 'Front Wheel Size (in)', 'SAE Net Horsepower @ RPM',
'Displacement', 'Engine Type', 'Width, Max w/o mirrors (in)', 'Height, Overall (in)',
'Length, Overall (in)', 'Gas Mileage', 'Drivetrain', 'Passenger Capacity', 'Passenger Doors',
'Body Style'并且根据这些参数来对图像进行命名，比如说名为Audi_A5_2013_43_18_210_20_4_73_54_182_24_FWD_4_2_Convertible_eUH.jpg的图片，代表的就是这样一辆车：
数据集下载链接：
https://drive.google.com/open?id=1TQQuT60bddyeGBVfwNOk6nxYavxQdZJD
可以说小哥爬的数据是相当用心了，其实在网上还有很多好的机器学习数据集，需要大家去慢慢探索，文摘菌也给大家再推荐一些可以找到好的数据集的网站。
Kaggle数据集:
www.kaggle.com/datasets
亚马逊数据集：
registry.opendata.aws
UCI机器学习库：
谷歌的数据集搜索引擎：
toolbox.google.com/datasetsearch
微软数据集：
Awesome公共数据集：
计算机视觉数据集：
2020年机器都在日夜学习了，数据集也给你准备好了，赶紧开始你的机器学习之旅吧！
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