Labelme 图像数据集

Labelme Dataset 是用于目标识别的图像数据集，涵盖 1000 多个完全注释和 2000 个部分注释的图像，其中部分注释图像可以被用于训练标记算法，测试集拥有来自于世界不同地方拍摄的图像，这可以保证图片在续联和测试之间会有较大的差异。

该数据集由麻省理工学院 – 计算机科学和人工智能实验室于 2007 年发布，相关论文有《LabelMe: a database and web-based tool for image annotation》，且该项目有相关挑战赛。