深度学习数据集 自然界物体 火灾检测数据集，这个数据集包含10,003张图片，这些图片被分为3个不同的集合(训练、验证和测试)。它们被分开的比例是311。在5003张包含火灾的图片中，有2567张是通过将火灾图像叠加到新加坡道路视频中合成的。
文字 深度学习数据集 手写数字和英文字符，数据集包含5个CSV文件datasetphanum、datasetchars、datasettemnist和datasetmnist，分别包括字母数字、字母、emnist手写字母和数字。datasetfinal是包含上述所有数据集的合并文件。图像的灰度为(28,28)，存储在数据集的784列中。最后一列包含标签。
