计算机视觉的迅猛发展离不开数据集的支持，它们不仅为算法验证提供了标准化的评估平台，还推动了各种视觉任务的进展。
MS COCO (Microsoft Common Objects in Context)
下载地址：https://cocodataset.org/
MS COCO（Microsoft Common Objects in Context）数据集是一个大规模的目标检测、分割、关键点检测和描述数据集。该数据集包含328,000张图像。
数据集划分:
MS COCO数据集的第一个版本发布于2014年，包含164,000张图像，分为训练集（83,000张）、验证集（41,000张）和测试集（41,000张）。在2015年，发布了额外的81,000张测试图像，其中包括之前的测试图像以及40,000张新图像。
根据社区反馈，在2017年，训练集和验证集的划分从83K/41K变为118K/5K。新的划分使用了相同的图像和注释。2017年的测试集是2015年测试集的一个子集，包含41,000张图像。此外，2017年发布的版本还包含一个新的未注释数据集，包含123,000张图像。
注释:
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目标检测：包含80个物体类别的边界框和每实例分割掩码，
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图像描述：图像的自然语言描述（见MS COCO Captions），
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关键点检测：包含超过200,000张图像和250,000个标注有关键点（如左眼、鼻子、右臀部、右脚踝）的实例（共17个可能的关键点），
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事物图像分割：包含91个事物类别（如草、墙、天空）的每像素分割掩码（见MS COCO Stuff），
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全景分割：包含80个物体类别（如人、自行车、大象）和91个事物类别（如草、天空、道路）子集的全景场景分割，
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密集姿态：包含超过39,000张图像和56,000个标注有DensePose注释的实例——每个标注的人体实例都有一个实例ID，并且有一个在图像像素与模板3D模型之间的映射关系。
KITTI
下载地址：https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
KITTI（卡尔斯鲁厄理工学院和丰田技术研究所）是移动机器人和自动驾驶领域最受欢迎的数据集之一。它由各种传感器记录的数小时交通场景组成，包括高分辨率RGB、灰度立体相机和3D激光扫描仪。尽管该数据集非常受欢迎，但其本身并不包含语义分割的地面真值。然而，各种研究人员根据他们的需求手动标注了部分数据集。
Álvarez等人为道路检测挑战中的323张图像生成了地面真值，分为三个类别：道路、垂直和天空。Zhang等人为跟踪挑战中的252个（140用于训练，112用于测试）获取的图像——包括RGB图像和Velodyne扫描——标注了十个对象类别：建筑物、天空、道路、植被、人行道、汽车、行人、骑车人、标志/杆和围栏。Ros等人为视觉里程计挑战中的170张训练图像和46张测试图像标注了11个类别：建筑物、树木、天空、汽车、标志、道路、行人、围栏、杆、人行道和骑车人。
nuScenes
下载地址：https://www.nuscenes.org/
nuScenes 数据集是一个大规模的自动驾驶数据集。该数据集包含在波士顿和新加坡收集的1000个场景的3D边界框。每个场景持续20秒，并以2Hz的频率进行注释。这导致训练集共有28,130个样本，验证集有6,019个样本，测试集有6,008个样本。该数据集提供完整的自动驾驶车辆数据套件：32束激光雷达、6个摄像头和具有完整360°覆盖的雷达。3D目标检测挑战评估10个类别的性能：汽车、卡车、公共汽车、拖车、施工车辆、行人、摩托车、自行车、交通锥和障碍物。
Visual Genome
下载地址：https://homes.cs.washington.edu/~ranjay/visualgenome/index.html
Visual Genome 包含以多选方式设置的视觉问答数据。它由MSCOCO的101,174张图像组成，包含170万个问答对，平均每张图像有17个问题。与视觉问答数据集相比，Visual Genome在六种问题类型上呈现更均衡的分布：什么、在哪里、何时、谁、为什么和如何。Visual Genome数据集还提供了108,000张图像，密集地注释了对象、属性和关系。
LVIS
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：https://www.lvisdataset.org/dataset
LVIS 是一个用于长尾实例分割的数据集。它在164,000张图像中为超过1000个物体类别提供了注释。
SUN RGBD
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：https://rgbd.cs.princeton.edu/
SUN RGBD 数据集包含10335张真实的房间场景的RGB-D图像。每张RGB图像都有对应的深度图和分割图。多达700个物体类别被标注。训练集和测试集分别包含5285张和5050张图像。
Waymo Open Dataset
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：https://waymo.com/open
Waymo Open Dataset 是由Waymo自动驾驶车辆在各种条件下收集的高分辨率传感器数据组成的。
目前，Waymo Open Dataset 包含1950个片段。作者计划在未来扩展该数据集。当前数据集包括：
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1950个片段，每个片段20秒，以10Hz频率采集（共390,000帧），覆盖不同的地理位置和条件
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1260万个带有跟踪ID的激光雷达数据3D边界框标注
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1180万个带有跟踪ID的摄像头数据2D边界框标注
BDD100K
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址
：https://www.bdd100k.com/
数据集推动了视觉领域的进步，但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持的任务方面贫乏，无法研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常限制于在一个数据集上研究一小部分问题，而现实世界的计算机视觉应用需要执行各种复杂性的任务。我们构建了BDD100K，这是最大的驾驶视频数据集，包含10万个视频和10个任务，用于评估图像识别算法在自动驾驶上的令人振奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性，有助于训练出不易在新条件下出错的模型。基于这个多样化的数据集，我们建立了一个用于异构多任务学习的基准，并研究如何一起解决这些任务。我们的实验表明，现有模型需要特殊的训练策略才能执行如此异质的任务。BDD100K为未来在这一重要领域的研究打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
MVTec AD
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：https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad/
MVTec AD 是一个用于基准测试异常检测方法的数据集，专注于工业检测。它包含超过5000张高分辨率图像，分为十五个不同的物体和纹理类别。每个类别包括一组无缺陷的训练图像和一个包含各种缺陷以及无缺陷图像的测试集。
有两个常用的指标：检测AUROC和分割（或像素级）AUROC。
检测（或分类）方法为每张输入测试图像输出一个浮点数（异常分数）。
Pascal3D+
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：https://cvgl.stanford.edu/projects/pascal3d.html
Pascal3D+多视角数据集包含野外图像，即展示高变异性的物体类别图像，这些图像在不受控制的环境中拍摄，场景杂乱，并呈现多种不同姿势。Pascal3D+包含从PASCAL VOC 2012数据集中选择的12个刚性物体类别。这些物体带有姿势信息标注（方位角、仰角和到相机的距离）。Pascal3D+还添加了来自ImageNet数据集的这12个类别的带有姿势标注的图像。
Foggy Cityscapes
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：http://people.ee.ethz.ch/~csakarid/SFSU_synthetic/
Foggy Cityscapes 是一个合成的雾霾数据集，模拟真实场景中的雾霾效果。每张雾霾图像都是基于Cityscapes的清晰图像和深度图渲染而成。因此，Foggy Cityscapes 中的标注和数据分割均继承自Cityscapes。
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