斯坦福视觉与学习实验室研究团队在一篇名为「JRDB:用于人类环境中导航的视觉感知的数据集和基准」的研究中介绍了他们从其社交移动操纵器 JackRabbot 收集的新颖数据集 JRDB
该数据集包含70,000张分辨率为1024×1024的高质量PNG图像,并且在年龄,种族和图像背景方面都存在很大差异。它还覆盖了诸如眼镜,太阳镜,帽子等配件。
ADE20K 数据集是用来做场景解析的一个非常大的数据集,包含 150 种物体类型,于 2017 年由 MIT CSAIL 研究组发布并维护,可用于场景感知、解析、分割、多物体识别和语义理解。
CACD 数据集是一个用于跨年龄的人脸识别和检索的大规模数据集, 包含来自互联网的 2,000 名名人的 163,446 张图片。
扩展的耶鲁人脸数据库 B 是一个人脸数据集,主要用于身份鉴定,它包含在 9 个姿势和 64 个照明条件下的 28 个人类对象的 16128 个图像。
VGGFace2 是一个大规模的人脸识别数据集,包含 9131 个人的面部。 图像从 Google 图片搜索下载,在姿势,年龄,照明,种族和职业方面有很大差异。
该数据集是爬取的网页上有关于名人的图片。数据集中有 2622 个名人,数据集旨在与流行的面部识别基准数据集没有重叠 。
形状有很多不同的类型,因此能够区分它们很重要;专为初学者学习神经网络而设计的数据集。
十个中国明星的人脸数据集,数据从互联网公开收集。