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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。

大规模中文自然语言处理语料

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。

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。

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。

中文词库分词。是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室整理推出的一套高质量的中文词库，词表来自主流网站的社会标签、搜索热词、输入法词库等。THUOCL具有以下特点： 包含词频统计信息DF值（Document Frequency），方便用户个性化选择使用。 词库经过多轮人工筛选，保证词库收录的准确性。 开放更新，将不断更新现有词表，并推出更多类别词表。该词库可以用于中文自动分词，提升中文分词效果。