ImageNet（官網：http://www.image-net.org/，需要註冊才可以下載）

目前世界上影象識別最大的資料庫。美國斯坦福的電腦科學家李飛飛模擬人類的識別系統建立的。能夠從圖片識別物體。目前已經包含14197122張影象，是已知的最大的影象資料庫。每年的ImageNet大賽更是魂縈夢牽著國內外各個名校和大型IT公司以及網路巨頭的心。

在官網主頁上，點選challenge按鈕，可以選擇僅若干年的挑戰彙總（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ILSVRC）。

CIFAR（Canada Institude For Advanced Research）

由加拿大先進技術研究院的AlexKrizhevsky, Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集而成的小圖片資料集。包含CIFAR-10和CIFAR-100兩個資料集。 Cifar-10由60000張32*32的RGB彩色圖片構成，共10個分類。50000張訓練，10000張測試（交叉驗證）。這個資料集最大的特點在於將識別遷移到了普適物體，而且應用於多分類。
CIFAR-100由60000張影象構成，包含100個類別，每個類別600張影象，其中500張用於訓練，100張用於測試。其中這100個類別又組成了20個大的類別，每個影象包含小類別和大類別兩個標籤。
官網提供了Matlab,C，Python三個版本的資料格式。影象如下圖所示，下載連結為http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

人臉識別：

資料庫	描述	用途	獲取方法
WebFace	10k+人，約500K張圖片	非限制場景	連結
FaceScrub	530人，約100k張圖片	非限制場景	連結
YouTube Face	1,595個人 3,425段視訊	非限制場景、視訊	連結
LFW	5k+人臉，超過10K張圖片	標準的人臉識別資料集	連結
MultiPIE	337個人的不同姿態、表情、光照的人臉影象，共750k+人臉影象	限制場景人臉識別	連結 需購買
MegaFace	690k不同的人的1000k人臉影象	新的人臉識別評測集合	連結
IJB-A	人臉識別，人臉檢測	連結
CAS-PEAL	1040個人的30k+張人臉影象，主要包含姿態、表情、光照變化	限制場景下人臉識別	連結
Pubfig	200個人的58k+人臉影象	非限制場景下的人臉識別	連結

人臉檢測：

資料庫	描述	用途	獲取方法
FDDB	2845張圖片中的5171張臉	標準人臉檢測評測集	連結
IJB-A	人臉識別，人臉檢測	連結
Caltech10k Web Faces	10k+人臉，提供雙眼和嘴巴的座標位置	人臉點檢測	連結

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下載人臉資料集的一個網站i.bug：https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations