ImageNet
ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛更是魂萦梦牵着国内外各个名校和大型IT公司以及网络巨头的心。图像如下图所示，需要注册ImageNet帐号才可以下载，下载链接为http://www.image-net.org/
PASCAL VOC
PASCALVOC 数据集是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试，提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。图像如下图所示，包含VOC2007（430M），VOC2012（1.9G）两个下载版本。下载链接为http://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/
COCO
COCO是一种新的图像识别，分割和加字幕标注的数据集。主要由Tsung-Yi Lin（Cornell Tech），Genevieve Patterson （Brown），MatteoRuggero Ronchi （Caltech），Yin Cui （Cornell Tech），Michael Maire （TTI Chicago），Serge Belongie （Cornell Tech），Lubomir Bourdev （UC Berkeley），Ross Girshick （Facebook AI), James Hays (Georgia Tech),PietroPerona (Caltech)，Deva Ramanan (CMU），Larry Zitnick （Facebook AI）， Piotr Dollár （Facebook AI）等人收集而成。其主要特征如下
（1）目标分割
（2）通过上下文进行识别
（3）每个图像包含多个目标对象
（4）超过300000个图像
（5）超过2000000个实例
（6）80种对象
（7）每个图像包含5个字幕
（8）包含100000个人的关键点
图像如下图所示，支持Matlab和Python两种下载方式，下载链接为http://mscoco.org/
SUN
SUN数据集包含131067个图像，由908个场景类别和4479个物体类别组成，其中背景标注的物体有313884个。图像如下图所示，下载链接为http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/
Caltech
Caltech是加州理工学院的图像数据库，包含Caltech101和Caltech256两个数据集。该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的。Caltech101包含101种类别的物体，每种类别大约40到800个图像，大部分的类别有大约50个图像。Caltech256包含256种类别的物体，大约30607张图像。图像如下图所示，下载链接为http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/
CIFAR（Canada Institude For Advanced Research）
CIFAR是由加拿大先进技术研究院的AlexKrizhevsky, Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集而成的80百万小图片数据集。包含CIFAR-10和CIFAR-100两个数据集。 Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类。CIFAR-100由60000张图像构成，包含100个类别，每个类别600张图像，其中500张用于训练，100张用于测试。其中这100个类别又组成了20个大的类别，每个图像包含小类别和大类别两个标签。官网提供了Matlab,C，python三个版本的数据格式。图像如下图所示，下载链接为http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
字符数据库
MNIST（Mixed National Instituteof Standards and Technology）
MNIST是一个大型的手写数字数据库，广泛用于机器学习领域的训练和测试，由纽约大学的Yann LeCun整理。MNIST包含60000个训练集，10000个测试集，每张图都进行了尺度归一化和数字居中处理，固定尺寸大小为28*28。具体图像如下图所示，下载链接为http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
人群密度估计数据库
UCSD
该数据集分为，UCSD Pedestrain ,people annotation，people counting三个部分，下载链接为：http://visal.cs.cityu.edu.hk/downloads/
PETS
该数据集包含S0，S1，S2，S3四个子集，S0为训练数据，S1为行人计数和密度估计，S2为行人跟踪，S3为流分析和事件识别，下载链接为：http://www.cvg.reading.ac.uk/PETS2009/a.html
