图像数据集

从网络上的各种来源获取全面的图片网址集合

支持支付宝等多种支付方式
  • 超过 3650 亿条记录
  • 获取值得信赖的精准数据
  • 涵盖超 100 种市场平台的数据集
image dataset
值得信赖 全球 超20000 位客户

数据集样本(Amazon)

第三方图像数据集提供了网络上各种来源的全面图像网址集合。包含各种各样的图像,涵盖多个类别,例如自然、科技、人物等。

全新!

通过战略性成本节省最大化价值

智能数据更新

仅访问“新记录”或“已更新记录”,确保您只为所需内容付费。

数据集捆绑包

一次性购买两个或更多数据集,享受专属折扣,获得更高价值。

批量折扣

购买大型数据集或更新订阅时可大幅节省成本,以更低价格获得更多价值。

富化数据集

通过预构建的数据集将多个来源整合为一个干净的数据集,为您节省时间和资源。

数据集定价

Refresh rate
100K
500K
1M
5M
20M
完整数据集
3TB
  • 清理并经过验证
  • 每月刷新
  • JSON/CSV/Parquet

即刻为 AI 代理赋能

我们的 图像 数据集经过 AI/LLM 优化:结构清晰、文档完善,并提供代码示例与
集成方案,便于与 LLM/聊天机器人集成。

结构化且整洁

预处理数据,模式一致,非常适合 AI 模型训练与推理。

代码示例

提供可直接使用的 Python、Node.js、cURL、PHP、Go、Java 和 Ruby 代码片段,轻松集成到 AI 工作流。

文档

面向 ChatGPT、Claude 及其他 LLM 集成的完整指南与笔记本。
                              curl --request GET 
--url https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download 
--header 'Authorization: Bearer '
                              
                            
                              import requests
url = "https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization": "Bearer "}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())
                              
                            
                              const url = 'https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download';
const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer '}, body: undefined};

try {
const response = await fetch(url, options);
const data = await response.json();
console.log(data);
} catch (error) {
console.error(error);
}
                              
                            
                              HttpResponse response = Unirest.get("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
.header("Authorization", "Bearer ")
.asString();
                              
                            
                              require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer '

response = http.request(request)
puts response.read_body
                              
                            

热门数据集

电商数据集

需要电商数据集?我们可提供来自不同国家/地区的各大主要电商平台的数据集。

Amazon 数据集

Amazon 数据集 (产品、畅销商品、评价、卖家信息等)包含所有主要数据点,数据记录达到数亿条。

Walmart 数据集

Walmart 数据集(产品)包括所有主要数据点,记录达数亿条。

Shopee 数据集

Shopee 数据集(产品)涵盖所有主要数据点,包含数千万条记录。

社交媒体数据集

需要社交媒体数据集?我们可提供来自各大主要社交媒体平台的数据集,比如 Facebook、Instagram、Twitter、YouTube、Reddit 和 Tiktok 数据集。

Facebook 数据集

Facebook 数据集(帖子、评论和短视频)包含所有主要数据点,数据记录达到数千万条。

TikTok 数据集

TikTok 数据集(评论和帖子)包含所有主要数据点,数据记录达到数百万条。

Instagram 数据集

Instagram 数据集(个人资料、帖子、短视频和评论)包含所有主要数据点,数据记录达到数亿条。

根据您的需求量身定制图像数据集

获取易于使用、结构完善的数据集,满足各种使用场景的需求

数据订阅

订阅即可以大幅降低的成本访问数据集。

文件输出格式

JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、Parquet。可选.gz压缩格式。

灵活交付

Snowflake、Amazon S3存储桶、Google Cloud、Azure和SFTP。

可扩展数据

扩展过程无需担心基础架构、代理服务器或屏蔽问题。

节省成本

使用筛选条件和格式选项来自定义任何数据集。

代码维护

数据集根据网站结构的变化进行维护。

简化集成

受益于与Snowflake和AWS的集成。

全天候支持

由数据专业人员组成的专属团队随时提供帮助。

数据质量保证

数据获取方式合乎道德,符合所有隐私法律。

获取可靠的结构化图像数据

我们将提供数据 ,而您则专注于其余部分

High volume data

大量网络数据

凭借我们的解封功能和全天候的IP轮换,我们可以确保访问网站上的所有数据点。

data for immediate use

数据可供立即使用

作为我们强大的数据验证流程的一部分,数据收集过程的各个方面都经过了彻底验证。

Automated data flow

自动数据流

创建自定义计划,进而自动传输数据,并监视数据无缝流入您的存储装置。

企业如何使用图像数据集

内容策略制定

使用图像数据集分析图像下载和标签趋势,充实并完善营销活动和社交媒体活动的视觉内容策略。
获取数据集

机器学习训练

利用高质量的公开图像训练机器学习模型,执行图像识别、分类和自动标记等任务,从而改进人工智能驱动的各项应用
获取数据集

竞争分析

利用摄影师活动和图像受欢迎程度数据进行竞争分析,确定库存图片市场的主要趋势和差距。
获取数据集

立即获取图像数据集。

图像数据集常见问题解答

我们将根据您的确切需求创建量身定制的自定义图像数据集。数据点可能包括图片标题、标签、类别、摄影师信息、下载指标、许可详情其他相关指标。

可以,您可每天、每周或每月更新图像数据集,也可自定义更新频率。

可以,您可以购买只包含所需数据点的图像数据子集。购买子集可以大幅降低成本。

您可以选择以下任一格式:JSON、ndJSON、CSV 或 XLSX。

如果不想购买数据集,可以使用我们的图像抓取工具抓取图像数据。

可以,您可以请求获取样本数据,以评估所提供信息的质量和相关性。您可以在决定购买完整数据集之前,通过获取样本数据确认是否满足自己的需求。

是的,您可以根据自身独特需求请求获取图像数据集中的特定数据点,以确保获得的信息正是项目所需的信息。

当然可以,图像数据集可通过 API 与其他系统无缝集成,您可轻松将相关数据集成至 CRM、分析工具或当前使用的其他系统,从而简化操作。

我们的图像数据集可用于各种应用,有助于优化业务策略,深入洞察市场趋势。深入分析该数据集有助于全面了解视觉媒体趋势,助力组织完善创新和营销策略。您可以获取完整数据集,也可以根据自身需求定制子集。热门用例包括:开展市场研究以确定最热门的图像类别和风格;通过审查图像标签、图像下载和摄影师信息等因素,进行预测分析和人工智能培训;以及通过检查特定主题和用户参与度之间的相关性,发现新兴视觉内容偏好,从而开展趋势预测。