最大图片集合。大约1500万张图片，2.2万个分类，一般情况下只用子数据集就可以了。。每张都经过了严格的人工标注。数据集还是按照WordNet框架组织的，WordNet模拟的就是人类对事物……
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。
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
城市街道场景。是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。 它主要包含来自50个不同城市的街道场景，拥有5000张在城市环境中驾驶场景的高质量像素级注释图像。此外，它还有20000张粗糙标注的图像。
最大自动驾驶数据集。包括了1000万张无标注图片以及2万张带标注图片。SODA10M数据集收集了不同城市在不同天气条件、时间段以及位置的场景。 晴天雨天、白天夜晚、城市高速园区…… 更重要的是，覆盖面很广。 1000万张无标注图片来自32个城市，囊括了国内大部分地区。
人脸识别。包含了来源于互联网的13233张来自5749个人的人脸图片，其中有1680个人至少有2张图片。
医学图像数据集。MedMNIST v2 是一个大规模的 2D 和 3D 医学图像分类数据集，包含 12 个 2D 数据集和 6 个 3D 数据集，其中 2D 数据集有 708069 张图片，3D 数据集有 10214 张图片。数据集包含多种模态（X 光片、视网膜 OCT、超声、CT 等）、 多种任务（多分类、二分类、多标签、有序回归）， 数据集规模从百量级到十万量级不等；
