CaP Dataset 是被用于磁共振成像 MRI 诊断和判定前列腺癌的数据集。

CMU Frontal Face Images Dataset 是一个用于人脸识别和身份鉴定的图像数据集，包含 511 个闭合的人脸图像，其中有 130 个是正面的人脸图像，所有图片均为黑白的 GIF 格式。 CMU – MIT Dataset 由卡内基·梅隆大学和麻省理工学院于 2016 年联合发布。

Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset 是用于图像分类的鸟类数据集，它是 CUB-200[7] 的扩展版本，涵盖 200 种鸟类共计 11,788 张图片，相较于前版，它每个类别的图像数量增加了一倍，并增加新的部件以用于本地化注释，并且所有图像均使用边框、部件位置和 Attribute 标签进行标注。 该数据集由加州理工学院于 2011 年发布，相关论文有《The Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset》。

CIFAR-100 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集，拥有 20 个大类，共计 100 个小类，其中每个小类包含 600 张图像（500 张训练图像和 100 张测试图像）并且每张图像均有一个小标签和一个大标签。 该数据集由多伦多大学计算机科学系的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2009 年发布，相关论文有《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》。

Collective Activity 是一个集体活动的短视频数据集，它包含 5 种不同的集体活动，分别为交叉、步行、等待、交谈、排队以及 44 个短视频序列，其中一些是由消费者手持数码相机记录的。 该数据集于 2009 年由密歇根大学安娜堡分校电气工程系发布。 主要发布人：Wongun Choi, Khuram Shahid, Silvio Savarese 相关论文：《Collective Activity Classification Using Spatio-Temporal Relationship Among People》

CT Medical Image Analysis Tutorial: CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age Dataset 是一个癌症 CT 图像数据集，其包含 69 位患者的 475 个病例 CT 影响，用于检查与对比患者年龄和 CT 图像数据之间的联系，它是 TCGA-LUAD 肺癌 CT 影响数据库的一部分。 该数据集由 Kaggle 于 2016 年发布，相关论文有《Radiology Data from The Cancer Genome Atlas Lung Adenocarcinoma [TCGA-LUAD] collection》。

FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark）Dataset 是一个面部区域数据集，主要用于研究无约束人脸检测问题，该数据集包含 Wild Dataset 中 Faces 获取的 2845 张图像中的 5171 个面部注释。 FDDB Dataset 由马萨诸塞大学阿默斯特分校 – 计算机科学系于 2010 年发布，相关论文有《FDDB: A Benchmark for Face Detection in Unconstrained Settings》。

FIRE: Fundus Image Registration Dataset 是一个视网膜眼底图像数据集，其拥有 129 张眼底视网膜图像，并根据不同特征组合成 134 对图像，这些图像组合根据特征被划分为 3 类，其中眼底图像由 Nidek AFC-210 眼底照相机采集，分辨率为 2912 * 2912，视觉仰角为 40 度。 该数据集由 Papageorgiou Hospital 和 Aristotle University of Thessaloniki 共同构建并于 2017 年发布，数据来自于 Thessaloniki 大学的 39 名患者，主要发布人有 C. Hernandez-Matas、X. Zabulis、A. Triantafyllou、P. Anyfanti、S. Douma 和 A.A. Argyros，相关论文有《FIRE: Fundus Image Registration Dataset》。

Finding lungs in CT 是基于肺部 CT 影像分割处理的数据集，其包含一系列 CT 影像中对肺部影像的分割，并以此识别和估计肺部容积量。 该数据集包含 4 名患者的数据，以 nifti 格式的图像和分段肺面罩为主，由 Kaggle 于 2017 年发布。

Highway Traffic Videos 数据集是由香港城市大学提供，解压后共 88 M（推荐使用百度网盘下载），数据集中包含同一路段的 254 个监控片段，分为训练集与测试集。 描述文件中包含文件名、日期、时间戳、行车方向、天气、起始帧、总帧数、拥堵评级、备注等关键信息。 其中，天气分为：overcast（灰蒙蒙）、clear（晴朗）、rain（下雨）； 拥堵评级分为：light（轻度拥堵）、medium（中度拥堵）和 heavy（重度拥堵）