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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。

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。

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。

图像理解。为了使计算机理解图像，数据集中的图片被划分成一个个区域，每个区域都有与其对应的一句自然语言描述。共108,077张图。

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。

伪造检测。真实感合成技术的快速发展已经达到了一个临界点，真实图像和操纵图像之间的边界开始模糊。因此，基准测试和推进数字伪造分析已成为一个紧迫的问题。然而，现有的人脸伪造数据集要么多样性有限，要么只支持粗粒度分析。为了应对这种新出现的威胁，我们构建了 ForgeryNet 数据集，这是一个非常大的人脸伪造数据集，在图像和视频级数据中具有统一的注释，跨越四个任务：1）图像伪造分类，包括双向（真/假）、三个-way（真/假，带有身份替换的伪造方法/带有身份保留的伪造方法的假）和 n-way（真实和 15 种各自的伪造方法）分类。 2）空间伪造定位，将伪造图像的操纵区域与其相应的源真实图像进行分割。 3）视频伪造分类，它重新定义了视频级别的伪造分类，其中操纵帧位于随机位置。这项任务很重要，因为现实世界中的攻击者可以自由地操纵任何目标帧。 4) Temporal Forgery Localization，对被操作的时间段进行定位。 ForgeryNet 在数据规模（290 万张图像，221,247 个视频）、操作（7 个图像级方法、8 个视频级方法）、扰动（36 个独立和更多混合扰动）方面是迄今为止最大的公开可用的深度人脸伪造数据集) 和注释（630 万个分类标签、290 万个操作区域注释和 221,247 个临时伪造片段标签）。我们对现有的人脸取证方法进行了广泛的基准测试和研究，并获得了一些有价值的观察结果。