一、字符数据集
目录
4、FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark）数据集
1、KITTI（Karlsruhe Institute ofTechnology and Toyota Technological Institute）数据集
2、CaltechPedestrian Detection Benchmark数据集
1、MNIST数据集
机器学习领域内用于手写字识别的数据集，数据集中包含6个万训练集、10000个示例测试集。，每个样本图像的宽高为28*28。这些数据集的大小已经归一化，并且形成固定大小，因此预处理工作基本已经完成。在机器学习中，主流的机器学习工具（包括sklearn）很多都使用该数据集作为入门级别的介绍和应用。
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2、SVHN数据集
SVHN数据来源于 Google 街景视图中房屋信息，它是一个真实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，对数据预处理和格式化的要求最低。它跟MNIST相似，但是包含更多数量级的标签数据（超过60万个数字图像），并且来源更加多样，用来识别自然场景图像中的数字。
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二、物体数据集
1、CIFAR 10 & CIFAR 100数据集
CIFAR-10数据集由10个类别的60000 32x32彩色图像组成，每个类别有6000张图像。 有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集的类别涵盖航空、车辆、鸟类、猫类、狗类、狐狸类、马类、船类、卡车等日常生活类别，可用于计算机视觉相关方向。
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2、谷歌Open Images图像数据集
其中包括大约9百万标注图片、横跨6000个类别标签，平均每个图像拥有8个标签。
该数据集的标签涵盖比拥有1000个类别标签的ImageNet具体更多的现实实体，可用于计算机视觉方向的训练。
下载地址：Open Images V6
3、ImageNet数据集
ImageNet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，该数据集有1000多个图像，涵盖图像分类、定位、检测等应用方向。
Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。很多大型科技公司都会参加ImageNet图像识别大赛，包括百度、谷歌、微软等。
下载地址：ImageNet
4、Tiny Images数据集
该数据集由79302017张图像组成，每张图像为32x32彩色图像。 该数据以二进制文件的形式存储，大约有400Gb图像。
小规模的ImageNet下载地址：工作台 - Heywhale.com
完整下载地址：http://horatio.cs.nyu.edu/mit/tiny/data/index.html
5、CoPhIR数据集
CoPhIR是从Flickr中采集的大概1.06亿个图像数据集，图像中不仅包含了图表本身的数据，例如位置、标题、GPS、标签、评论等，还可提取出颜色模式、颜色布局、边缘直方图、均匀纹理等数据。
下载地址：CoPhIR - what is
6、LSUN数据集
PASCAL VOC和ImageNet ILSVRC比赛使用的数据集，数据领域包括卧室、冰箱、教师、厨房、起居室、酒店等多个主题。
它包含10个场景类别和20个对象类别中的每个类别的大约一百万张带标签的图像。
下载地址：LSUN
7、COCO数据集
COCO（Common Objects in Context）是一个新的图像识别、分割和图像语义数据集，由微软赞助，图像中不仅有标注类别、位置信息，还有对图像的语义文本描述。
COCO数据集的开源使得近两、三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展，也几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。
下载地址：http://mscoco.org/
三、人脸数据集
1、AFW（Annotated Faces in the Wild）数据集
AFW数据集是使用Flickr（雅虎旗下图片分享网站）图像建立的人脸图像库，包含205个图像，其中有473个标记的人脸。对于每一个人脸都包含一个长方形边界框，6个地标和相关的姿势角度。数据库虽然不大，额外的好处是作者给出了其2012 CVPR的论文和程序以及训练好的模型。
下载地址：http://www.ics.uci.edu/~xzhu/face/
2、LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集
该数据集是用于研究无约束面部识别问题的面部照片数据库。数据集包含从网络收集的13000多张图像。每张脸都贴上了所画的人的名字，图片中的1680人在数据集中有两个或更多不同的照片。
下载地址：