1. 鸟类这个数据库包含六个不同类别鸟类的600张图像（每个100个样本）（Svetlana Lazebnik，Cordelia Schmid和Jean Ponce）
2. 蝴蝶这个数据库包含619个不同类别的蝴蝶的图像。（Svetlana Lazebnik，Cordelia Schmid和Jean Ponce）
3. CALVIN研究组数据集 - 眼睛跟踪对象检测，imagenet边界框，同步活动，stickman和身体姿势，youtube对象，脸，马，玩具，视觉属性，形状类（CALVIN ggroup）
4. CelebA - 大型CelebFaces属性数据集（Ziwei Liu，Ping Luo，Xiaogang Wang，Xiaoou Tang）
5. HAT数据库的27个人类属性（Gaurav Sharma，Frederic Jurie）
6. LFW-10数据集，用于学习相对属性 - 具有10个属性的实例级注释的10,000对面部图像的数据集（CVIT，IIIT Hyderabad。）
7. 个人照片集中的人物识别 - 我们为评估和长时间属性注释和每张照片时间戳元数据引入了三个更难的划分（噢，Seong Joon和Benenson，Rodrigo和Fritz，Mario和Schiele，Bernt）
8. 可视属性数据集超过500个对象类（动画和无生命）的视觉属性注释，都在ImageNet中表示。每个对象类都基于具有636个属性的分类法（例如，具有金属制成的毛皮，圆形）的视觉属性来注释。
9. WIDER属性数据集 - WIDER属性是一个大规模的人类属性数据集，其中13789个图像属于30个场景类别，每个57524个人体边界框分别用14个二进制属性注释（Li，Yining和Huang，Chen，Loy，Chen Change和唐，小ou）

1. 反折射相机校准图像（Yalin Bastanlar）
2. GoPro-Gyro数据集 - 该数据集由许多具有相应陀螺仪测量（Hannes等）的广角滚动快门视频序列组成，
3. LO-RANSAC -LO-RANSAC用于估计单应力和对极几何的库（K.Lebeda，J.Matas和O.Chum）

1. FVC指纹验证竞赛2002数据集（博洛尼亚大学）
2. FVC指纹验证竞赛2004数据集（博洛尼亚大学）
3. 指纹手册明细标记（FM3）数据库： - 指纹手册细节标记（FM3）数据库（Mehmet Kayaoglu，Berkay Topcu和Umut Uludag）
4. NIST指纹数据库（美国国家标准与技术研究所）
5. SPD2010指纹单点检测比赛（SPD 2010委员会）

1. 用于实际低光图像降噪的数据集 - 它包含由低光照相机噪声和低噪声对应物损坏的像素和强度对齐的图像对。（J.Anaya，A.Barbu）
2. 与Vincent van Gogh相关的绘画数据库 - 这是为“从印象派到表现主义：自动识别梵高的绘画”（Guilherme Folego和Otavio Gomes and Anderson Rocha）的论文VGDB-2016，
3. AMOS：许多户外场景的档案（20 + m）（Nathan Jacobs）
4. 空中图像使用不变颜色特征和阴影信息从空间图像构建检测（Beril Sirmacek）
5. BGU自然场景的高光谱图像数据库（Ohad Ben-Shahar and Boaz Arad）
6. 布朗大二进制图像数据库（Ben Kimia）
7. CMP门面数据库 - 包括606个修正的外墙图像，具有12个建筑类别的地方（Radim Tylecek）
8. Caltech-UCSD鸟类200-2011（凯瑟琳华）
9. 哥伦比亚多光谱图像数据库（F. Yasuma，T. Mitsunaga，D. Iso和SK Nayar）
10. DAQUAR（视觉图灵挑战） - 包含有关真实室内场景的问题和答案的数据集（Mateusz Malinowski，Mario Fritz）
11. 美国电影预告片的数据集2010-2014 - 包含474份好莱坞电影预告片的链接以及相关的元数据（类型，预算，运行时，版本，MPAA评分，发布的屏幕，续集指标）（USC信号分析和解释实验室）
12. 一般100数据集 - General-100数据集包含100个bmp格式的图像（无压缩），非常适合超分辨率训练（Dong，Chao和Loy，Chen Change和Tang，Xiaoou）
13. HIPR2图像不同类型图像的目录（Bob Fisher等）
14. 用于自然场景中局部照明的空间分布的高光谱图像 - 自然场景的三十个校准的高光谱辐射图像，用于局部照明估计的探针球。（Nascimento，Amano＆Foster）
15. 自然场景的高光谱图像 - 2002（David H. Foster）
16. 自然场景的高光谱图像 - 2004（David H. Foster）
17. ISPRS多平台摄影测量数据集 - 1）天底和斜面航空图像加2）组合无人机和陆地图像（Francesco Nex和Markus Gerke）
18. LIVE的图像和视频质量评估 - 用于开发图像质量算法（德克萨斯大学奥斯汀分校）
19. ImageNet大型视觉识别挑战 - 目前有200个对象类和500 + K图像（Alex Berg，Jia Deng，Fei-Fei Li等）
20. ImageNet语言组织（WordNet）分层图像数据库 - 10E7图像，15K类（李飞飞，贾登，郝苏，凯丽）
21. 改进的3D稀疏映射用于具有低成本全向机器人的运动的高性能结构 - 评估数据集 - 研究论文中使用的数据集doi：10.1109 / ICIP.2015.7351744（Breckon，Toby P.，Cavestany，Pedro）
22. LabelMeFacade数据库 - 945标签的建筑图像（Erik Rodner等）
23. 局部照明超光谱辐射图像 - 具有嵌入式探针球的自然场景的三十个高光谱辐射图像用于局部照度估计（Sgio MC Nascimento，Kinjiro Amano，David H.Foster）
24. 麦吉尔校准彩色图像数据库（Adriana Olmos和Fred Kingdom）
25. 乘以扭曲图像数据库 - 用于评估多重扭曲图像的图像质量评估指标的结果的数据库（费周）
26. NPRgeneral - 用于评估图像风格化算法的图像的标准化集合。（David Mold，Paul Rosin）
27. 纽约大学对称数据库 - 176个单对称和63个多对称图像（Marcelo Cicconet和Davi Geiger）
28. OTCBVS热成像基准数据集收集（俄亥俄州立团队）
29. PAnorama稀疏结构区数据集 - 用于评估图像对齐的PASSTA数据集（Andreas Robinson）
30. 自然场景的超时光高光谱图像 - 一天中采用的自然场景的7-9个校准高光谱辐射图像的四个延时序列。（Foster，DH，Amano，K.，＆Nascimento，SMC）
31. 延时高光谱辐射图像 - 自然场景的7-9个校准高光谱图像的四个延时序列，10 nm间隔的光谱（David H. Foster，Kinjiro Amano，Sgio MC Nascimento）
32. 微图像数据集 79万32x32彩色图像（Fergus，Torralba，Freeman）
33. 视觉问题回答 - 254K imags，764K问题，地面实况（Agrawal，Lu，Antol，Mitchell，Zitnick，Batra，Parikh）
34. 视觉问题生成 - 15k图像（包括以对象为中心和以事件为中心的图像），有75k个自然问题涉及可以引起进一步交谈的图像（Nasrin Mostafazadeh，Ishan Misra，Jacob Devlin，Margaret Mitchell，Xiao Dong He，Lucy Vanderwende ）
35. YFCC100M：多媒体研究中的新数据 - 这个公开的1百万张照片和视频的策划数据集是免费的，所有人都是合法的（Bart ThomeeYahoo Labs和Flickr在旧金山等）

注意：在其他地方也有3D数据集，例如在 对象，场景和动作中。

1. 3D打印RGB-D对象数据集 - 5个具有groundtruth CAD模型和摄像机轨迹的对象，采用各种高质量的RGB-D传感器（Siemens＆TUM）
2. 3DCOMET - 3DCOMET是一种用于测试3D数据压缩方法的数据集（Miguel Cazorla，Javier Navarrete，Vicente Morell，Miguel Cazorla，Diego Viejo，Jose Garcia-Rodriguez，Sergio Orts）
3. 用于从RGB-D数据进行非刚性重建的数据集 - 用于从RGB-D数据重建非刚性几何的八个场景，每个都包含数百个帧以及我们的结果。（Matthias Innmann，Michael Zollhoefer，Matthias Niessner，Christian Theobalt，Marc Stamminger）
4. 对象扫描的大数据集 - 39个对象在9个卡斯，每个数百帧（崔，周，米勒，科尔屯）
5. 铰接对象挑战 - 由1D旋转和棱柱连接连接的钻石部件组成的4个关节物体，具有6D姿态估计注释的7000+ RGBD图像（Frank Michel，Alexander Krull，Eric Brachmann，Michael Y.Yang，Stefan Gumhold，Carsten Rother ）
6. BigBIRD - 每个对象有100个对象，600个3D点云和600个高分辨率彩色图像，涵盖所有视图（Singh，Sha，Narayan，Achim，Abbeel）
7. CAESAR平民美国和欧洲表面人体测量资源项目 - 4000 3D人体扫描（SAE国际）
8. CIN 2D + 3D对象分类数据集 - 来自18个类别的普通家庭和办公室对象的对象的分段颜色和深度图像（Bj？rn Browatzki等）
9. CoRBS - 一个RGB-D SLAM基准测试，提供真实深度和颜色数据的组合以及相机的地面真实轨迹和场景的地面真相3D模型（Oliver Wasenmuller）
10. CTU服装折叠照片数据集 - 衣服折叠各个阶段的色彩和深度图像（Sushkov R.，Melkumov I.，Smutn y V.（捷克技术大学在布拉格））
11. CTU服装分类数据集 - 服装图像数据集，详细的立体图像，深度图像和重量（Petrik V.，Wagner L.（捷克技术大学在布拉格））
12. 服装零件数据集 - 服装零件数据集包括用Kinect获取的图像和深度扫描，铺设在桌子上的服装，使用多边形面具超过一千个注释（领，袖口，罩等）（Arnau Ramisa， Guillem Aleny，Francesc Moreno-Noguer和Carme Torras）
13. 康奈尔RGBD数据集 - 办公场景（Hema Koppula）
14. 代尔夫特风车内部和外部激光扫描点云 - （Beril Sirmacek）
15. EURECOM Kinect面部数据库 - 52人，2次会议，9个变化，6个面部地标（Jean-Luc DUGELAY等）
16. EURECOM Kinect面部数据库 - 52人，2次会议，9个变化，6个面部地标（Jean-Luc DUGELAY等）
17. G4S元房 - RGB-D数据150扫描每扫描18幅图像。（John Folkesson等人）
18. Goldfinch：GOOGLe图像搜索精细粒子数据集 - 精细的鸟类（11K种类），蝴蝶（14K种），飞机（409种）和狗（515种）识别的大规模数据集（Jonathan Krause，Benjamin Sapp， Andrew Howard，Howard Zhou，Alexander Toshev，Tom Duerig，James Philbin，Li Fei-Fei）
19. IMPART多视图/多模态2D + 3D电影制作数据集 - LIDAR，视频，3D模型，球形相机，RGBD，立体声，动作，面部表情等（萨里大学）
20. Kinect v2数据集 - 使用内核密度估计的高效多频相位展开（Felix等）
21. McGill-Reparti人工感知数据库 - 来自四个摄像机的RGBD数据和两个人类对象的未过滤的Vicon骨架数据，在车门上执行模拟装配任务（Andrew Phan，Olivier St-Martin Cormier，Denis Ouellet，Frank P. Ferrie）。
22. 元间房 - RGB-D数据由28个对准的深度相机图像组成，通过使机器人进入特定位置并以各种倾斜进行360度的平移而收集。（John Folkesson等人）
23. MHT RGB-D - 由林肯大学在16天内每5分钟由机器人收集。（John Folkesson等人）
24. 用于具有全姿态估计的对象识别的多传感器3D对象数据集 - 用于对象识别和姿势估计的多传感器3D对象数据集（Alberto Garcia-Garcia，Sergio Orts-Escolano，Sergiu Oprea等）
25. NTU RGB + D动作识别数据集 - NTU RGB + D是人类行动识别的大规模数据集（Amir Shahroudy）
26. NYU深度数据集V2 - RGBD图像的室内分割和支持推理
27. 奥克兰3点云数据集（Nicolas Vandapel）
28. Pacman项目 - 来自20个课程的400个对象的合成RGB-D图像。由3D网格模型生成（Vladislav Kramarev，Umit Rusen Aktas，Jeremy L. Wyatt。）
29. SceneNN：场景网格数据集，带有NNotations - 具有100多个室内场景的RGB-D场景数据集，标记为三角形网格，体素和像素。（Hua，Pham，Nguyen，Tran，Yu和Yeung）
30. 语义8：8类三维点云分类（苏黎世苏黎世科技大学）
31. 小型办公室数据集 - 从2014年4月开始每5秒钟运行一次Kinect深度图像，并持续进行。（John Folkesson等人）
32. 具有实况的立体声和ToF数据集 - 数据集包含采用飞行时间传感器和立体声设置获取的5种不同场景。还提供了地面真相信息（Carlo Dal Mutto，Pietro Zanuttigh，Guido M. Cortelazzo）
33. SYNTHIA - 大型（约五十万）虚拟世界图像，用于训练自主车辆。（计算机视觉中心的ADAS集团）
34. TUM RGB-D基准 - 用于评估RGB-D视觉测距和SLAM算法的数据集和基准（BCrgen Sturm，Nikolas Engelhard，Felix Endres，Wolfram Burgard和Daniel Cremers）
35. UC-3D运动数据库 - 可用的数据类型包括采用Xsens和Microsoft Kinect RGB和深度图像的MVN Suit采集的高分辨率运动捕捉（葡萄牙科英布拉系统与机器人研究所）
36. USF范围图像数据库 - 400+激光测距仪和结构光照相机图像，许多具有地面真实分割（Adam et al。）
37. 华盛顿RGB-D对象数据集 - 300个普通家庭对象和14个场景。（华盛顿大学和英特尔实验室西雅图）
38. Witham码头 - 对于由林肯大学在10天内每10分钟由机器人收集的8个地点的RGB-D。（John Folkesson等人）

1. AlignMNIST - 人工扩展版本的MNIST手写数据集。（恩·豪伯格）
2. DAVIS：视频对象分割数据集 - 密集注释的VIdeo分割（F.Perazzi，J.Pont-Tuset，B.McWilliams，L.VanGol，M.Gross和A.Sorkine-Hornung，SC Prat）
3. GoPro-Gyro数据集 - 以自我为中心的视频（Linkoping Computer Vision Laboratory）
4. LIVE的图像和视频质量评估 - 用于开发图像质量算法（德克萨斯大学奥斯汀分校）
5. 大型YouTube视频数据集 - 从YouTube视频（易阳）抓取的156,823个视频（2,907,447个关键帧）
6. MovieQA - 每台机器通过回答有关他们的问题来了解故事。15000多项选择QAs，400多部电影（M。Tapaswi，Y. Zhu，R. Stiefelhagen，A. Torralba，R. Urtasun和S. Fidler）
7. 多光谱可见NIR视频序列 - 注释多光谱视频，可见+ NIR（LE2I，布尔戈尼大学）
8. Sports-1M - 体育视频分类数据集，包含487类和1.2M影片（Andrej Karpathy和George Toderici，Sanketh Shetty，Thomas Leung，Rahul Sukthankar和Li Fei-Fei）。
9. 视频序列用于基于对相机的最小假设（Kenton McHenry）的欧几里德升级研究
10. 视频堆叠数据集 - 手机视频堆叠在智能手机上的虚拟三脚架（Erik Ringaby等）
11. YFCC100M视频 - YFCC100M的视频子集的基准，包括视频，他的视频内容功能和API到最先进的视频内容引擎（Lu Jiang）
12. YFCC100M：多媒体研究中的新数据 - 这个公开的1百万张照片和视频的策划数据集是免费的，所有人都是合法的（Bart Thomee，Yahoo Labs和Flickr在旧金山等）
13. YouTube-8M - 野外视频分类的数据集，包含8M视频和4800课程的预提取帧级功能（Sami Abu-El-Haija，Nisarg Kothari，Joonseok Lee，Paul Natsev，George Toderici，Balakrishnan Varadarajan， Sudheendra Vijayanarasimhan）
14. YouTube-8M数据集 - 视频理解研究（Google Inc.）的大型多样化标签视频数据集

1. 单眼图像的3D铰接手姿态估计（Tang，Chang，Tejani，Kim，Yu）
2. 人机操作数据集 - 25对象和6动作的RGB-D（Alessandro Pieropan）
3. 手势检测数据集（Javier Molina等）
4. A-STAR注释手深图像数据及其性能评估 - 深度数据和数据手套数据，30位志愿者，中文号码和美国手语（徐和成）的29张图像，
5. Bosphorus手几何数据库和手静脉数据库（Bogazici大学）
6. EgoHands - 一个大型数据集，拥有超过15,000个像素级分割的手从相互交互的人的自我中心摄像头记录下来。（Sven Bambach）
7. FORTH手跟踪库（FORTH）
8. 一般手册：一般手​​检和姿势挑战 - 22个不同手势，活动和观点的序列（UC Irvine）
9. 掌握不确定（GUN-71）数据集 - 使用71个细粒度抓图的分类法注释的物体操纵场景的12,000个第一人称RGB-D图像（Rogez，Supancic和Ramanan）
10. 手势和海洋剪影（Euripides GM Petrakis）
11. HandNet：铰接手的注释深度图像214971由手姿势的RealSense RGBD传感器捕获的手的注释深度图像。注释：每像素类，6D指尖姿势，热图。图片 - >火车：202198，测试：10000，验证：2773.记录在GIP实验室，Technion。
12. IDIAP手姿势/手势数据集（Sebastien Marcel）
13. Kinect和Leap运动手势识别数据集 - 数据集包含与Leap Motion和Kinect设备一起获得的1400种不同手势（Giulio Marin，Fabio Dominio，Pietro Zanuttigh）
14. Kinect和Leap运动手势识别数据集 - 数据集包含使用Creative Senz3D摄像头获取的几种不同的静态手势（A。Memo，L. Minto，P. Zanuttigh）
15. LISA CVRR-HANDS 3D - 由8名作为汽车司机和乘客（Ohn-Bar和Trivedi）执行的19个手势
16. LISA车辆检测数据集 - 在各种照明和交通条件下驾驶视频的颜色第一人称（Sivaraman，Trivedi）
17. MPI Dexter 1用于3D关节手运动跟踪评估的数据集 - Dexter 1：7具有挑战性，缓慢和快速手动运动的序列，RGB +深度（Sridhar，Oulasvirta，Theobalt）
18. MSR实时和可靠的深度跟踪 - （钱，孙，魏，唐，孙）
19. 手机和网络摄像头手图像数据库 - MOHI和WEHI - 200人，每张30张（Ahmad Hassanat）
20. 纽约大学手势数据集 - 8252测试集和72757训练集帧捕获的RGBD数据与地面真相手势，3视图（汤普森，斯坦因，莱昆，佩林）
21. Sahand动态手势数据库 - 该数据库包含11种动态手势，旨在传达鼠标和触摸屏功能到计算机（Behnam Maleki，Hossein Ebrahimnezhad）
22. 谢菲尔德手势数据库 - 2160 RGBD手势序列，6个科目，10个手势，3个姿势，3个背景，2个照明（Ling Shao）
23. UT掌握数据集 - 4个对象用各种掌握抓住各种对象（蔡，北谷，佐藤）
24. 耶鲁人类掌握数据集 - 27小时视频，带有标记的抓握，对象和任务数据，来自两位管家和两名机械师（Bullock，Feix，Dollar）

1. ANN_SIFT1M - 由128D SIFT描述符编码的1M Flickr图像（Jegou等）
2. Brown Univ 25/99/216形状数据库（Ben Kimia）
3. 来自10个类的CIFAR-10 - 60K 32x32图像，512D GIST描述符（Alex Krizhevsky）
4. CLEF-IP 2011专利图像评估
5. 结构查询和空间关系的数据集 - 关于图像的结构化查询的数据集，强调空间关系（Mateusz Malinowski，Mario Fritz）
6. DeepFashion - 大型时尚数据库（刘紫伟，平罗，石秋，王小刚王晓棠）
7. EMODB - picsearch图像搜索引擎中的图像缩略图以及picsearch情感关键词（Reiner Lenz等）
8. ETU10剪影数据集 - 数据集由10个对象的720个剪影组成，每个对象有72个视图（M。Akimaliev和MF Demirci）
9. 鱼形数据库 - 它是一个鱼形数据库，具有100，2D点集的形状。（Adrian M. Peter）
10. Flickr 30K - 图像，动作和标题（Peter Young等）
11. Flickr15k - 基于草图的图像检索（SBIR）基准 - 330个草图和15,024张照片的数据集，包括33个对象类别，通常用于评估基于草图的图像检索（SBIR）算法的基准数据集（Hu and Collomosse，CVIU 2013）
12. IAPR TC-12图像基准（Michael Grubinger）
13. IAPR-TC12分段和注释图像基准测试（SAIAPR TC-12）：（ Hugo Jair Escalante）
14. ImageCLEF 2010概念检测和注释任务（Stefanie Nowak）
15. ImageCLEF 2011概念检测和注释任务 - Flickr照片中的多标签分类挑战
16. METU商标数据集 METU数据集由全球超过900K个真实标志组成。（Usta Bilgi Sistemleri AS和Grup Ofis Marka专利AS）
17. MPI电影描述数据集 - 文本和视频（A. Rohrbach）
18. 麦吉尔3D形状基准（Siddiqi，Zhang，Macrini，Shokoufandeh，Bouix，Dickinson）
19. 多视觉立体声评估 - 每个数据集通过激光扫描过程获得的“地面真相”3D模型进行注册（Steve Seitz等）
20. NIST SHREC - 其他NIST检索比赛数据库和链接（美国国家标准与技术研究所）
21. NIST SHREC 2010 - 非刚性3D模型的形状检索比赛（美国国家标准与技术研究所）
22. NIST TREC视频检索评估数据库（美国国家标准与技术研究所）
23. NUS-WIDE - 269K Flickr图像用81个概念标签注释，作为500D BoVW描述符加密等等）
24. 普林斯顿形状基准（Princeton Shape Retrieval and Analysis Group）
25. 昆士兰跨媒体数据集 - 数百万图像和文本文件，用于“跨媒体”检索（易阳）
26. TOSCA 3D形状数据库（Bronstein，Bronstein，Kimmel）
27. YouTube-8M数据集 - 视频理解研究（Google Inc.）的大型多样化标签视频数据集

1. 2.5D / 3D各种对象和场景的数据集（Ajmal Mian）
2. 3D对象识别立体数据集该数据集由9个对象和80个测试图像组成。（Akash Kushal和Jean Ponce）
3. 3D摄影数据集是我们实验室（Yasutaka Furukawa和Jean Ponce）收集的十个多视图数据集的集合，
4. 3D打印RGB-D对象数据集 - 5个具有groundtruth CAD模型和摄像机轨迹的对象，采用各种高质量的RGB-D传感器（Siemens＆TUM）
5. 3DNet数据集 - 3DNet数据集是从点云数据中获取对象类识别和6DOF姿态估计的免费资源。（John Folkesson等人）
6. 阿姆斯特丹对象图书馆（ALOI）：1K物体的100K视图（阿姆斯特丹大学/智能感官信息系统）
7. B3DO：伯克利3-D对象数据集 - 家庭对象检测（Janoch等人）
8. 超越PASCAL：野外3D对象检测的基准 - 12个类，每个具有3D注释的3000多个图像（Yu Xiang，Roozbeh Mottaghi，Silvio Savarese）
9. 布里斯托尔中心对象交互数据集 - 与同心目的的自我中心对象交互（Dima Damen）
10. CORE图像数据集 - 帮助学习更详细的模型和探索对象识别中的跨类别泛化。（Ali Farhadi，Ian Endres，Derek Hoiem和David A. Forsyth）
11. 传播服装的CTU颜色和深度图像数据 - 具有注释角落的散布服装的图像（Wagner，L.，Krejov D.，Smutn V.（捷克技术大学在布拉格））
12. Caltech 101（现256）类别对象识别数据库（李飞飞，Marco Andreeto，Marc’Aurelio Ranzato）
13. 卡塔尼亚鱼类物种识别 - 15种鱼类，约20,000个样本训练图像和附加测试图像（Concetto Spampinato））
14. 哥伦比亚COIL-100 3D对象多视图（哥伦比亚大学）
15. 密集抽样对象视图：2500个视图的2个对象，例如基于视图的识别和建模（Gabriele Peters，Universiteit Dortmund）
16. EDUB-Obj - 用于对象定位和分割的Egocentric数据集（MarcBolaños和Petia Radeva。）
17. 椭圆查找数据集（Dilip K. Prasad等）
18. GDXray：用于X射线测试和计算机视觉的X射线图像 - GDXray包括五组图像：铸件，焊缝，行李，自然和设置。（智利天主教大学Domingo Mery）
19. GRAZ-02数据库（自行车，汽车，人）（A. Pinz）
20. GTSDB：德国交通标志检测基准（Ruhr-Universitat Bochum）
21. ICubWorld - iCubWorld数据集是通过从iCub类人形机器人的摄像机记录而收集的图像，同时观察日常物体（Giulia Pasquale，Carlo Ciliberto，Giorgio Metta，Lorenzo Natale，Francesca Odone和Lorenzo Rosasco）。
22. 关键点5数据集 - 具有二维关键点标签的五种家具数据集（吴嘉钧，田天凡，约瑟夫·林，田东田，何塞·Tenenbaum，安东尼奥·托拉尔巴，比尔·弗里曼）
23. KTH-3D-TOTAL - RGB-D数据与桌面上的对象注释。20个书桌，每天3次，超过19天。（John Folkesson等人）
24. LISA交通信号灯数据集 - 各种照明条件下的6种灯光类（Jensen，Philipsen，Mogelmose，Moeslund和Trivedi）
25. LISA交通标志数据集 - 在6610帧（Mogelmose，Trivedi和Moeslund）上的47个美国标志类型的视频，7855个注释
26. Linkoping 3D对象姿势估计数据库（Fredrik Viksten和Per-Erik Forssen）
27. Linkoping交通标志数据集 - 2088张图像中的3488个交通标志（Larsson和Felsberg）
28. Longterm Labeled - 此数据集包含来自longterm数据集（上述longterm数据集）的观察数据的一部分。（John Folkesson等人）
29. 麻省理工学院CBCL汽车数据（生物和计算学习中心）
30. 麻省理工学院CBCL StreetScenes挑战框架：（Stan Bileschi）
31. Microsoft COCO - 上下文中的常见对象（Tsung-Yi Lin et al）
32. Microsoft对象类识别图像数据库（Antonio Criminisi，Pushmeet Kohli，Tom Minka，Carsten Rother，Toby Sharp，Jamie Shotton，John Winn）
33. 微软突出对象数据库（由边界框标注）（刘，孙正，唐，舒）
34. ModelNet - 127,915 CAD模型，662对象类别，10个具有注释方向的类别（Wu，Song，Khosla，Yu，Zhang，Tang，Xiao）
35. 移动Labled - 此数据集在KTH的同一办公环境中扩展了更多位置的longterm数据集。（John Folkesson等人）
36. NABirds数据集 - 北美通常观察到的400种鸟类的70,000张注释照片（Grant Van Horn）
37. NEC玩具动物识别或分类数据库（Hossein Mobahi）
38. NORB 50玩具图像数据库（NYU）
39. NTU-VOI：NTU视频对象实例数据集 - 具有用于评估大型视频中的对象实例搜索和本地化的对象实例的帧级边界框注释的视频剪辑（Jingjing Meng等人）
40. 对象姿势估计数据库 - 该数据库包含16个对象，每个对象以两个旋转轴（F. Viksten等）以5度角增量进行采样，
41. 对象识别数据库该数据库具有8个对象的建模镜头和包含多个对象的51个杂乱的测试镜头（Fred Rothganger，Svetlana Lazebnik，Cordelia Schmid和Jean Ponce）
42. PacMan数据集 - 用于可抓取的炊具和陶器的RGB和3D合成和实际数据（Jeremy Wyatt）
43. PASCAL 2007挑战图像数据库（摩托车，汽车，奶牛）（PASCAL联盟）
44. PASCAL 2008挑战图像数据库（PASCAL Consortium）
45. PASCAL 2009挑战图像数据库（PASCAL联盟）
46. PASCAL 2010挑战图像数据库（PASCAL联盟）
47. PASCAL 2011挑战图像数据库（PASCAL联盟）
48. PASCAL 2012挑战图像数据库类别分类，检测和分割以及静态图像动作分类（PASCAL Consortium）
49. PASCAL图像数据库（摩托车，汽车，奶牛）（PASCAL Consortium）
50. PASCAL零件数据集 - PASCAL VOC与物体语义部分的分割注释（Alan Yuille）
51. PASCAL-Context数据集 - 400多个附加类别的注释（Alan Yuille）
52. 物理101数据集 - 五种不同场景中的101种物体的视频数据集（Jiajun Wu，Joseph Lim，Hongyi Zhang，Josh Tenenbaum，Bill Freeman）
53. 雨滴检测 - 使用组合形状和显着性描述符与场景背景隔离改进的雨滴检测 - 评估数据集（Breckon，Toby P.，Webster，Dereck D.）
54. 瑞典叶数据集 - 这些图像包含15个treeclasses的叶子（Oskar JO S？derkvist）
55. T-LESS - 用于6D姿势估计无纹理对象的RGB-D数据集（Tomas Hodan，Pavel Haluza，Stepan Obdrzalek，Jiri Matas，Manolis Lourakis，Xenophon Zabulis）
56. TUW对象实例识别数据集 - 从各种观点观察并表示为Kinect RGB-D点云的对象实例及其6DoF姿态对于混乱室内场景的注释（Thomas，A. Aldoma，M.Zillich，M.Vincze）
57. TUW数据集 - TUW的几个RGB-D地面真值和注释数据集。（John Folkesson等人）
58. UAH交通标志数据集（Arroyo等）
59. UIUC汽车影像数据库（UIUC）
60. UIUC数据集3D对象类别（S. Savarese和L. Fei-Fei）
61. 威尼斯3D对象在杂波识别和分割（Emanuele Rodola）
62. 可视属性数据集超过500个对象类（动画和无生命）的视觉属性注释，都在ImageNet中表示。每个对象类都基于具有636个属性的分类法（例如，具有金属制成的毛皮，圆形）的视觉属性来注释。
63. 视觉基因组：使用群众密集图像注释连接语言和视觉 - 视觉基因组是一个数据集，知识库，持续的将结构化图像概念与语言连接的努力（Ranjay Krishna，Yuke Zhu，Oliver Groth，Justin Johnson，Kenji Hata， Joshua Kravitz，