（1）、WallFlower dataset 【鏈接】:
用於評價背景建模算法的好壞， Ground-truth foreground provided.
（2）、Foreground/Background segmentation and Stereo dataset 【鏈接】:
from Microsoft Cambridge.
（3）、VISOR: Video Surveillance Online Repositiory 【鏈接】:
大量的視頻和路面實況.
（4）、3D Photography Dataset 【鏈接】
（5）、Multi-model, multi-camera meeting room dataset 【鏈接】
（6）、Advanced Video and Signal based Surveillance 【鏈接】:
各種用於跟蹤和檢測的數據集
（7）、Caltech image collections 【鏈接】:
用於目標物體檢測，分割和分類
（8）、INRIA Datasets 【鏈接】:
車輛, 人, 馬, 人類行為等
（9）、CAVIAR surveillance Dataset 【鏈接】
（10）、Videos for Head Tracking 【鏈接】
（11）、Pedestrian dataset from MIT 【鏈接】
（12）、Shadow detection datasets 【鏈接】
（13）、Flash and non-Flash dataset 【鏈接】
（14）、Experiments on skin region detection and tracking 【鏈接】:
包括一個ground-truthed dataset
（15）、MIT Face Dataset 【鏈接】
（16）、MIT Car Datasets 【鏈接】
（17）、MIT Street Scenes 【鏈接】:
CBCL StreetScenes Challenge Framework是一個圖像、注釋、軟件和性能檢測的對象集[cars, pedestrians, bicycles, buildings, trees, skies, roads, sidewalks, and stores]
（18）、LabelMe Dataset 【鏈接】:
超過150,000已經標注的照片
（19）、MuHAVi 【鏈接】:
Multicamera Human Action Video Data，A large body of human action video data using 8 cameras. Includes manually annotated silhouette data. 用於測試人行為的數據集
（20）、INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 【鏈接】:
Multiview dataset for view-invariant human action recognition.
（21）、i-LIDS datasets 【鏈接】:
UK Government benchmark datasets for automated surveillance.
（22）、The Daimler Pedestrian Detection Benchmark 【鏈接】:
contains 15,560 pedestrian and non-pedestrian samples (image cut-outs) and 6744 additional full images not containing pedestrians for bootstrapping. The test set contains more than 21,790 images with 56,492 pedestrian labels (fully visible or partially occluded), captured from a vehicle in urban traffic.
（23）、Stereo Pedestrian Detection Evaluation Dataset 【鏈接】:
a dataset for evaluating pedestrian detection using stereo camera images and video. 用於測試行人檢測算法的數據集
（24）、Colour video and Thermal infrared datasets 【鏈接】:
Dataset of videos in colour and thermal infrared. Videos are aligned temporally and spatially. Ground-truth for object tracking is provided.
（25）、北航數字媒體【鏈接】:
面向室外視頻監控的運動目標檢測跟蹤庫
（26）、google結果：
http://www.cvpapers.com/datasets.html
http://riemenschneider.hayko.at/vision/dataset/
http://homepages.inf.ed.ac.uk/cgi/rbf/CVONLINE/entries.pl?TAG363
轉自：http://blog.csdn.net/lucky_greenegg/article/details/10241295