引言

• 最近考虑构建一些测试数据集评测基准，用于评测算法在数据集上的效果。
• 不同于论文中用到的公开数据集，这里构建的数据集更有针对性的，用户可根据业务具体需求，自行增删，使得在数据集上的指标更加贴近实际业务场景。
• 我这里只是提供一个基准平台，会默认给出一些标注好的数据集。当然，目前只是我的设想，也一直有在做，敬请期待后续更新。

数据集托管平台需要满足的条件：

1. 可以用代码轻松下载使用。 举个例子，如果下载公开的数据集，还需要登录相关账号，这就不太方便了。
2. 提供数据预览界面， 便于快速评估是否是自己需要的；
3. 可以方便对已有数据集做增删改查， 便于大家共同维护。

☆☆☆ Hugging Face Dataset

• 官网
• 该平台目前契合上述所有的条件。只是有一点不好：对国内用户不方便下载。
• ✓ 满足条件1：两行代码轻松下载使用。同时不依赖transformers这个巨大的库，很轻量。

  # pip install datasets
  from datasets import load_dataset
  dataset = load_dataset("SWHL/TableRecognition")
  

• ✓ 满足条件2：提供数据预览界面。下面以zh-plus/tiny-imagenet为例，在Dataset card界面，提供了Dataset Viewer界面，截图如下（具体可自行前往查看）：
  
• ✓ 满足条件3：可以方便对已有数据集做增删改查。因为Hugging Face中所有的功能都是基于Git + Git LFS搭建的，因此天然具有对数据集的版本控制能力。在Hugging Face的Datasets选项卡中创建新的数据集之后，就可以在界面上上传数据集了，非常方便。类似于下图：
  

☆☆ 魔搭平台

• 官网
• 魔搭平台似乎是做国内版的Hugging Face，大的基本功能块和Hugging Face均类似。这也算是业界良心了，咱还要啥自行车呢？
• 经过调研，魔搭平台也有数据集管理的功能。除了上述条件1，其余均都满足。
• ✗不满足条件1：轻量下载数据集的包。
  • 通过查看modelscope中数据集使用指南发现，msdatasets为modelscope的核心管理模块，这也就意味着：如果想要在modelscope上下载数据集，就要先安装modelscope这个巨大的包。
  • 这无疑是很不方便，modelscope依赖众多包，包括torch、mmcv-full、tensorflow等等。
  • 这一点，我已经向modelscope提了issue #369，期待可以变得独立且轻量一些。
• ✓ 满足条件2：提供了数据预览界面。以OCR-光学字符识别-复旦-中文为例：
  
• ✓ 满足条件3：方便增删改查。同样也是基于Git搭建管理的，同上，不再赘述。

☆ OpenDataLab

• 官网
• 国内平台，下载友好。但是对于数据集权限管理过于粗放，全部需要登录注册才可使用。
• ✗ 不满足条件1：代码轻松下载使用。如果想要在平台上使用指定数据集，不管你是数据集的维护者，还是使用者，全部都要注册申请账号。
• ✓ 满足条件2：提供预览界面。经过实际查看，存在个别数据集没有提供，不过不影响有这个功能的判断。以MNIST-M为例：
  
• ✗ 不满足条件3：方便增删改查。这个平台似乎假定数据集是一个不那么频繁改动的，似乎编辑数据集这块没有做过多接口，下图来自官方文档：
  

总结

• 当然，除了以上3个之外，也许还会有其他类似功能的平台。欢迎看到的小伙伴指出。
• 综上比较来看，自己还是比较倾向于Hugging Face一些。如果魔搭可以搞一个轻量的数据集管理包，我会立马转向魔搭的。