场景分类任务可用数据集（部分）

1. imagenet：
   1. cv领域数据集，是目前世界上图像识别最大的数据库，别名：ILSVRC2012
   2. 使用该数据吃模型结构的优势：
      1. 很多论文都使用了此数据集，和其他模型比较时，可直接引用结果
      2. 评价指标固定：top1，top5
      3. 基于以上两点可直接看出模型是否有提高
   3. 数据解析：
      1. 训练集有120多万自然图像，大概150个G，含有1000个类别的压缩包
      2. 验证集：有50000张图片，解压后直接是图像，没有按照类别区分开
2. places 数据集:
   1. 有1000万张场景分类图片，用场景语义类别作标签，包括世界上大量类型的环境变量。
   2. 更多可参考链接：https://blog.csdn.net/fujikoo/article/details/110189287
3. place2数据集:
   1. 总共包含1000万张图片，400多个独特的场景类别，每个分类具有5000至30000个训练图像，与现实世界中的场景频次一致。
   2. 通常用于图像恢复和场景识别：更多可参考：https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/110933850