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长时依赖词库。包含1亿个词汇的英文词库数据，这些词汇是从Wikipedia的优质文章和标杆文章中提取得到的。每个词汇还同时保留产生该词汇的原始文章，这尤其适合当需要长时依赖(longterm dependency)自然语言建模的场景。

最大多语言语音数据集。据说是最大的。这一数据集共涵盖了23种语言，时长超过40万小时。 其中，每种语言都有9000到18000小时的无标签语音数据。 此外，还包括了共1800小时，16种语言的转录语音数据，以及17300小时，15种目标语言的口译语音数据。

物体数据集，包含大量高质量真实扫描的 3D 物体，旨在促进现实世界中 3D 感知、重建和生成技术的发展。每个物体都通过 2D 和 3D 传感器捕获，提供纹理网格、点云、多视角渲染图像以及多个环绕实拍的视频。

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的识别系统。

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

电影理解。用于电影理解的整体数据集 近年来，视觉理解取得了显着进展。然而，如何理解具有艺术风格的基于故事的长视频，例如电影，仍然具有挑战性。在本文中，我们介绍了 MovieNet——一个用于电影理解的整体数据集。 MovieNet 包含 1,100 部电影，包含大量多模态数据，例如预告片、照片、情节描述等。此外，MovieNet 提供了不同方面的手动标注，包括 110 万个带有边界框和身份的字符、42K 场景边界、 2.5K 对齐的描述句子，65K 地点和动作标签，以及 92K 电影风格标签。据我们所知，MovieNet 是最大的数据集，具有最丰富的注释，可用于全面的电影理解。基于 MovieNet，我们设置了多个基准，用于从不同角度理解电影。在这些基准上进行了广泛的实验，以展示 MovieNet 的不可估量的价值以及当前方法在全面理解电影方面的差距。我们相信这样一个整体的数据集将促进基于故事的长视频理解及其他方面的研究。