Datasets

Here are some benchmark data sets on images

1. The 【CIFAR-10】 dataset http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

2. 【IAPR TC-12】 Benchmark http://www.imageclef.org/photodata

3. The 【MIRFLICKR】 RetrievalEvaluation http://press.liacs.nl/mirflickr/

4. 【SUN Database】: Scene Categorization Benchmark http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/

5. The 【MNIST】 DATABASE ofhandwritten digits http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

6. TEXMEX: 【ANN_SIFT10K】,【ANN_SIFT1M】, 【ANN_GIST1M】, 【ANN_SIFT1B】 http://corpus-texmex.irisa.fr/ 并可以找到Matlab读取.fvecs, .ivecs和.bvecs后缀的mat文件

7. 【Tiny】 Images Dataset http://horatio.cs.nyu.edu/mit/tiny/data/index.html

8. 【Photo Tourism】 (Exploring photo collection in 3D) http://phototour.cs.washington.edu/

9. 【NUS-WIDE】 A Real-World Web Image Database from National University ofSingapore http://lms.comp.nus.edu.sg/research/NUS-WIDE.htm 这个也可以参考下哦 http://www.datatang.com/data/13693

10. The 【INRIA】 Holidaydataset http://lear.inrialpes.fr/~jegou/data.php#holidays

11. 【LabelMe】 http://labelme2.csail.mit.edu/Release3.0/browserTools/php/dataset.php 这个可以需要自己使用matlab代码运行下载或者在线使用。 可以参考一下这个链接的数据：The LabelMe-12-50k dataset http://www.ais.uni-bonn.de/download/datasets.html

12. 【ILSVRC2010】 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2010/

13. 【Caltech-256】 http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/#Benchmarks 这个比Caltech-101改进许多，建议可以使用256 也附上Caltech-101的链接： http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/

根据之前总结的算法中用到的主要就是以上这些，欢迎补充~