计算机视觉（视频追踪检测分类、监控追踪）常用测试数据集
（1）、WallFlower dataset 【链接】:
用于评价背景建模算法的好坏， Ground-truth foreground provided.
（2）、Foreground/Background segmentation and Stereo dataset 【链接】:
from Microsoft Cambridge.
（3）、VISOR: Video Surveillance Online Repositiory 【链接】:
大量的视频和路面实况.
（4）、3D Photography Dataset 【链接】
（5）、Multi-model, multi-camera meeting room dataset 【链接】
（6）、Advanced Video and Signal based Surveillance 【链接】:
各种用于跟踪和检测的数据集
（7）、Caltech image collections 【链接】:
用于目标物体检测，分割和分类
（8）、INRIA Datasets 【链接】:
车辆, 人, 马, 人类行为等
（9）、CAVIAR surveillance Dataset 【链接】
（10）、Videos for Head Tracking 【链接】
（11）、Pedestrian dataset from MIT 【链接】
（12）、Shadow detection datasets 【链接】
（13）、Flash and non-Flash dataset 【链接】
（14）、Experiments on skin region detection and tracking 【链接】:
包括一个ground-truthed dataset
（15）、MIT Face Dataset 【链接】
（16）、MIT Car Datasets 【链接】
（17）、MIT Street Scenes 【链接】:
CBCL StreetScenes Challenge Framework是一个图像、注释、软件和性能检测的对象集[cars, pedestrians, bicycles, buildings, trees, skies, roads, sidewalks, and stores]
（18）、LabelMe Dataset 【链接】:
超过150,000已经标注的照片
（19）、MuHAVi 【链接】:
Multicamera Human Action Video Data，A large body of human action video data using 8 cameras. Includes manually annotated silhouette data. 用于测试人行为的数据集
（20）、INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) 【链接】:
Multiview dataset for view-invariant human action recognition.
（21）、i-LIDS datasets 【链接】:
UK Government benchmark datasets for automated surveillance.
（22）、The Daimler Pedestrian Detection Benchmark 【链接】:
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 【链接】:
a dataset for evaluating pedestrian detection using stereo camera images and video. 用于测试行人检测算法的数据集
（24）、Colour video and Thermal infrared datasets 【链接】:
Dataset of videos in colour and thermal infrared. Videos are aligned temporally and spatially. Ground-truth for object tracking is provided.
（25）、北航数字媒体【链接】:
面向室外视频监控的运动目标检测跟踪库
（26）、google结果：
http://www.cvpapers.com/datasets.html
http://riemenschneider.hayko.at/vision/dataset/
http://homepages.inf.ed.ac.uk/cgi/rbf/CVONLINE/entries.pl?TAG363
转自：http://blog.csdn.net/lucky_greenegg/article/details/10241295
