1 ImageNet資料集和ILSVRC

Imagenet資料集是目前深度學習影象領域應用得非常多的一個數據集，關於影象分類、定位、檢測等研究工作大多基於此資料集展開。Imagenet資料集有1400多萬幅圖片，涵蓋2萬多個類別；其中有超過百萬的圖片有明確的類別標註和影象中物體位置的標註。Imagenet資料集文件詳細，有專門的團隊維護，使用非常方便，在計算機視覺領域研究論文中應用非常廣，幾乎成為了目前深度學習影象領域演算法效能檢驗的“標準”資料集。

ImageNet國際計算機視覺挑戰賽(ILSVRC) —— ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition

2 COCO common objects Dataset

COCO資料集由微軟贊助，其對於影象的標註資訊不僅有類別、位置資訊，還有對影象的語義文字描述，COCO資料集的開源使得近兩三年來影象分割語義理解取得了巨大的進展，也幾乎成為了影象語義理解演算法效能評價的“標準”資料集。Google的開源show and tell生成模型就是在此資料集上測試的。

3 Pascal VOC

PASCAL VOC挑戰賽是視覺物件的分類識別和檢測的一個基準測試，提供了檢測演算法和學習效能的標準影象註釋資料集和標準的評估系統。PASCAL VOC圖片集包括20個目錄：人類；動物（鳥、貓、牛、狗、馬、羊）；交通工具（飛機、自行車、船、公共汽車、小轎車、摩托車、火車）；室內（瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙發、電視）。PASCAL VOC挑戰賽在2012年後便不再舉辦，但其資料集影象質量好，標註完備，非常適合用來測試演算法效能。

4 CIFAR

CIFAR-10包含10個類別，50,000個訓練影象，彩色影象大小：32x32，10,000個測試影象。CIFAR-100與CIFAR-10類似，包含100個類，每類有600張圖片，其中500張用於訓練，100張用於測試；這100個類分組成20個超類。影象類別均有明確標註。CIFAR對於影象分類演算法測試來說是一個非常不錯的中小規模資料集。

5 MNIST

THE MNIST DATABASE of handwritten digits

6 KITTI

KITTI由德國卡爾斯魯厄理工學院(Karlsruhe Institute of Technology)和豐田芝加哥技術研究院(Toyota Technological Institute at Chicago)於2012年聯合創辦，是目前國際上最大的自動駕駛場景下的計算機視覺演算法評測資料集。

7 Cityscapes

Cityscapes也是自動駕駛相關方面的資料集，重點關注於畫素級的場景分割和例項標註

8 LFW

人臉識別資料集LFW（Labeled Faces in the Wild）

參考