Labelme

Labelme数据集是用于对象识别的图像数据集，涵盖了1000多个完全注释和2000部分注释的图像，其中一些可用于训练标记算法，测试集具有从世界不同地区拍摄的图像。这确保了图像在继续和测试之间会有很大的差异。
该数据集由麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室2007年发布。相关论文是 “LabelMe: 用于图像注释的数据库和基于web的工具”，该项目存在相关挑战。