根据网上的资料，一位外国小哥整理的图像数据集博客，整理该篇博文。原文地址如下：

Who is the best at X ?

http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/#datasets

图像处理任务，以下5类

• 分类
• 目标识别
• 姿势分析
• 语义标注
• 图像分割

1. 分类

• MNIST 手写数字识别28*28
• cifar10 10分类，输入28283
  
• cifar100 100分类，输入28283
  
• STL-10 10分类，输入96963
  
• SVHN 街道路牌数字识别
• ILSVRC2012 task 1，1000个分类识别

2.目标识别

• Pascal VOC 2007 comp3
• Pascal VOC 2007 comp4
• Pascal VOC 2010 comp3
• Pascal VOC 2010 comp4
• Pascal VOC 2011 comp3
  以上5个数据集，考察mAP（不同类别的AP的均值）
• Caltech Pedestrians USA 加州理工行人检测
• INRIA Person 法国国家信息与自动化研究所 人识别
  
• ETH Pedestrian苏黎世联邦理工学院 行人数据集
  
• TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人数据集
• Daimler Pedestrian 戴勒姆行人数据
• KITTI Vision Benchmark 德国卡尔斯鲁厄理工学院自动驾驶数据集

3.姿势分析

• Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势数据集
  

4语义标注

• MSRC-21 微软数据集
  https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-understanding/?from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fvision%2Fcambridge%2Frecognition%2F#!downloads

5.图像分割

-Salient Object Detection benchmark 南开大学显著性检测算法