LSUN Dataset 是一个大规模图像数据集，其基于人类在循环中进行深度学习的构建，包含 10 个场景类别和 20 个对象类别，共计约 100 万张标记图像。 该数据集由加州大学伯克利分校等于 2015 年发布，主要发布人有 Fisher Yu 、 Peter Kontschieder 、 Shuran Song 、 Ming Jiang 、 Yinda Zhang 、 Catherine Qi Zhao 、 Thomas Funkhouser 和 Jianxiong Xiao，相关论文为《LSUN: Construction of a Large-scale Image Dataset using Deep Learning with Humans in the Loop》。 数据集的相关挑战赛集中于场景理解，包括场景对象检索、室外场景分割、 RGB-D 3D 物体检测和显著性检测。