路面病害图像识别数据集

1. MAHNOB-PPP: 这是一个非常大的数据集，包括了人类在多种情绪状态下的生理数据和视频图像。其中包括了来自250名不同的参与者的3,000个视频，每个视频的长度为5分钟。数据集中的图像分辨率为640x480。

2. ISIC: 这是一个用于皮肤病诊断的数据集，包括了超过25,000张皮肤图像。这些图像被标记为恶性、良性或不确定的。此外，该数据集还包括了医生提供的诊断结果。

3. CIFAR-10: 这是一个用于图像分类的数据集，包括了60,000张32x32像素的彩色图像。数据集中的图像被分为10个不同的类别，包括汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车和飞机。

4. PASCAL VOC: 这是一个用于目标检测和图像分割的数据集，包括了超过11,000张图像。数据集中的图像被标记为各种不同的对象，包括人、动物、车辆等等。

5. ImageNet: 这是一个非常大的数据集，包括了超过1,400万张图像。数据集中的图像被标记为超过20,000个不同的类别，包括动物、植物、建筑物等等。该数据集主要用于图像分类和目标检测。

6. COCO: 这是一个用于目标检测、图像分割和关键点检测的数据集，包括了超过33万张图像。数据集中的图像涵盖了各种不同的场景，包括人、动物、车辆等等。

7. Cityscapes: 这是一个用于道路和城市场景分割的数据集，包括了超过5,000张高分辨率图像。数据集中的图像涵盖了各种不同的场景，包括街道、建筑物、车辆等等。

8. KITTI: 这是一个用于自动驾驶的数据集，包括了超过40GB的图像、雷达和激光雷达数据。数据集中的图像涵盖了各种不同的场景，包括城市、高速公路等等。