MovieNet

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。

178小时汉语。录音文本涉及智能家居、无人驾驶、工业生产等11个领域。录制过程在安静室内环境中， 同时使用3种不同设备： 高保真麦克风（44.1kHz，16-bit）；Android系统手机（16kHz，16-bit）；iOS系统手机（16kHz，16-bit）。高保真麦克风录制的音频降采样为16kHz。400名来自中国不同口音区域的发言人参与录制。经过专业语音校对人员转写标注，并通过严格质量检验，此数据库文本正确率在95%以上。分为训练集、开发集、测试集。

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。

车道数据集。OpenLane 是迄今为止第一个真实世界和规模最大的 3D 车道数据集。我们的数据集从公共感知数据集 Waymo Open Dataset 中收集有价值的内容，并为 1000 个路段提供车道和最近路径对象（CIPO）注释。简而言之，OpenLane 拥有 200K 帧和超过 880K 仔细注释的车道。我们公开发布了 OpenLane 数据集，以帮助研究界在 3D 感知和自动驾驶技术方面取得进步。

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

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。