COCO2017数据集是由微软团队提供的一个大规模的目标检测、分割和图像描述数据集。该数据集包含多种标注类型，包括目标检测、关键点检测、素材分割、全景分割和图像说明。具体来说，COCO2017数据集的训练集包含118287张图片，验证集包含5000张图片。

LAION-5B是一个大规模的多模态数据集，用于研究目的，包含约58.5亿个图像-文本对。这些数据对是通过CLIP模型过滤的，其中23亿对包含英语文本，22亿对来自超过100种其他语言，其余12.7亿对则包含无法明确归类于某一语言的文本。

CVonline: Image Databases是一个专门整理的图像和视频数据库，旨在为视觉研究和算法评估提供支持。该数据库涵盖了多个领域的数据集，包括但不限于动作数据库、农业、属性识别、自主驾驶、生物医学以及相机等方面

Objaverse数据集是一个包含超过80万个注释3D物体的庞大数据集，每个3D模型都附有描述性标题、标签和动画。

Papers with Code是一个集合了机器学习论文、代码实现、以及大量数据集的平台。它提供了3000+个机器学习数据集，覆盖了数百个任务和多种语言，旨在促进机器学习领域的研究和发展。

DIS5K是一个用于二分图像分割（DIS）任务的数据集，包含5,470张高分辨率图像。