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…… ……
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。
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。
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
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。
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。
水果蔬菜数据。包含90483张图，131个种类，100像素。
