LFW

门牌号码图片。SVHN（Street View House Number）Dateset 来源于谷歌街景中的门牌号码。训练集图片73257张，测试集26032张

第一视角视频数据集。Facebook和NUS、MIT等高校联合推出3000小时的第一视角视频数据集Ego4D

场景图片。包含10个场景类别，例如卧室、固房、客厅、教室等场景图像。每类场景大约有120,000至3,000,000张图片。

超大图片集合。谷歌发布的图片数据库Open Images，包含了900万标注数据，标签种类超过6000种。谷歌在官方博客中写到，这比只拥有1000个分类的ImageNet 更加贴近实际生活。对于想要从零开始训练计算机视觉模型的人来说，这些数据远远足够了。

32像素图片。CIFAR-10包含了10个种类的图片，包括飞机，汽车，鸟.....图片是彩色的。总共60,000个样本。CIFAR-100包含了100个种类，但是总共也只有60,000个样本。

目标分割数据。DAVIS(Densely-Annotated VIdeo Segmentation)数据集是视频目标分割(VOS)任务中最重要的数据集之一。