fMoW, die Abkürzung für Functional Map of the World, ist ein Bilddatensatz, der zur Entwicklung und zum Training von Modellen des maschinellen Lernens verwendet wird, die die Funktion und den Zweck von Gebäuden und Landnutzung basierend auf Zeitreihen von Satellitenbildern und einer großen Menge von Metadatenfunktionen vorhersagen können. Der Datensatz enthält mehr als 1 Million Bilder aus über 200 Ländern mit 63 Anmerkungskategorien, und jedes Bild verfügt über mindestens eine Anmerkungskategorie.

Es gibt zwei Versionen dieses Datensatzes, fMoW-full und fMoW-rgb. fMoW-full verwendet das TIFF-Format, enthält 4-Band- und 8-Band-Multispektralbilder und hat eine große Kapazität von etwa 3,5 TB. fMoW-rgb liegt im JPEG-Format vor, alle multispektralen Bilder wurden in das RGB-Format konvertiert und es ist deutlich kleiner, etwa 200 GB.