用于计算机视觉训练的图像数据集
Labelme：麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）创建的大型数据集，包含187，240张图像、62，197条带注释的图像和658，992张带标签的对象。
乐高积木：通过文件夹和使用Blender渲染的计算机对大约16700种乐高积木进行分类的大约12，700张图像。
ImageNet：用于新算法的实际图像数据集。根据WordNet层次结构进行组织，其中层次结构的每个节点都以成千上万的图像进行描绘。
LSUN：具有许多辅助任务的场景理解（房间布局估计、显着性预测等）
MS COCO：COCO是包含200，000多个标记图像的大规模对象检测、分割和字幕数据集。它可以用于对象分割，上下文识别以及许多其他用例。
哥伦比亚大学图像库：COIL100是一个数据集，其中包含360个旋转角度中每个角度成像的100个不同对象。
视觉基因组：视觉基因组是一个数据集和知识库，旨在将结构化图像概念与语言联系起来。该数据库具有详细的视觉知识库，并带有108，077张图像的字幕。
Google的开放图像：“Creative Commons”下900万个URL的图像集合，这些URL已用6000多个类别的标签进行了注释。
来自“打开图像”数据集的带注释的图像。
左：Kevin Krejci的《鬼拱门》。右：J B制造的银制厨房用具。两个图像均在CC BY 2.0许可下使用。
Youtube-8M：带有标签的大规模数据集，由数百万个YouTube视频ID组成，带有超过3，800多个视觉实体的注释。
带标签的野外面孔：13，000个带标签的人脸图像，用于开发涉及面部识别的应用程序。
斯坦福犬类数据集：包含20，580张图像和120种不同的犬种类别，每个类别约有150张图像。
地点：以场景为中心的数据库，其中包含205个场景类别和250万个带有类别标签的图像。
CelebFaces：具有超过200，000张名人图像的人脸数据集，每个图像带有40个属性注释。
来自CelebFaces数据集的样本图像。
花卉：在英国常见的花朵图像数据集，包含102个不同类别。每个花类由40至258张图像组成，这些图像具有不同的姿势和光线变化。
植物图像分析：涵盖超过一百万张植物图像的数据集。可以从11种植物中选择。
家庭对象：一个数据集，其中包含来自家庭的随机对象，大部分来自厨房、浴室和客厅，这些对象分为训练和测试数据集。
CIFAR-10：包含60，000张32×32彩色图像的大型图像数据集，分为10类。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次包含10，000张图像。
CompCars：包含163种车型，包含1，716种车型，每种车型都标有五个属性，包括最大速度、排量、门数、座位数和汽车类型。
室内场景识别：非常具体的数据集，非常有用，因为大多数场景识别模型在“外部”效果更好。包含67个室内类别，共15620张图像。
VisualQA：VQA是一个数据集，包含有关265，016张图像的开放式问题。这些问题需要对视觉和语言的理解。对于每个图像，至少有3个问题，每个问题10个答案。
用于计算机视觉训练的图像数据集
Labelme：麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）创建的大型数据集，包含187，240张图像、62，197条带注释的图像和658，992张带标签的对象。
乐高积木：通过文件夹和使用Blender渲染的计算机对大约16700种乐高积木进行分类的大约12，700张图像。
ImageNet：用于新算法的实际图像数据集。根据WordNet层次结构进行组织，其中层次结构的每个节点都以成千上万的图像进行描绘。
LSUN：具有许多辅助任务的场景理解（房间布局估计、显着性预测等）
MS COCO：COCO是包含200，000多个标记图像的大规模对象检测、分割和字幕数据集。它可以用于对象分割，上下文识别以及许多其他用例。
哥伦比亚大学图像库：COIL100是一个数据集，其中包含360个旋转角度中每个角度成像的100个不同对象。
视觉基因组：视觉基因组是一个数据集和知识库，旨在将结构化图像概念与语言联系起来。该数据库具有详细的视觉知识库，并带有108，077张图像的字幕。
Google的开放图像：“Creative Commons”下900万个URL的图像集合，这些URL已用6000多个类别的标签进行了注释。
来自“打开图像”数据集的带注释的图像。
左：Kevin Krejci的《鬼拱门》。右：J B制造的银制厨房用具。两个图像均在CC BY 2.0许可下使用。
Youtube-8M：带有标签的大规模数据集，由数百万个YouTube视频ID组成，带有超过3，800多个视觉实体的注释。
带标签的野外面孔：13，000个带标签的人脸图像，用于开发涉及面部识别的应用程序。
斯坦福犬类数据集：包含20，580张图像和120种不同的犬种类别，每个类别约有150张图像。
地点：以场景为中心的数据库，其中包含205个场景类别和250万个带有类别标签的图像。
CelebFaces：具有超过200，000张名人图像的人脸数据集，每个图像带有40个属性注释。
来自CelebFaces数据集的样本图像。
花卉：在英国常见的花朵图像数据集，包含102个不同类别。每个花类由40至258张图像组成，这些图像具有不同的姿势和光线变化。
植物图像分析：涵盖超过一百万张植物图像的数据集。可以从11种植物中选择。
家庭对象：一个数据集，其中包含来自家庭的随机对象，大部分来自厨房、浴室和客厅，这些对象分为训练和测试数据集。
CIFAR-10：包含60，000张32×32彩色图像的大型图像数据集，分为10类。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次包含10，000张图像。
CompCars：包含163种车型，包含1，716种车型，每种车型都标有五个属性，包括最大速度、排量、门数、座位数和汽车类型。
室内场景识别：非常具体的数据集，非常有用，因为大多数场景识别模型在“外部”效果更好。包含67个室内类别，共15620张图像。
VisualQA：VQA是一个数据集，包含有关265，016张图像的开放式问题。这些问题需要对视觉和语言的理解。对于每个图像，至少有3个问题，每个问题10个答案。
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