fMoW, abréviation de Functional Map of the World, est un ensemble de données d'images utilisé pour développer et former des modèles d'apprentissage automatique capables de prédire la fonction et le but des bâtiments et de l'utilisation des terres sur la base de séries chronologiques d'images satellite et d'une grande quantité de métadonnées. L'ensemble de données contient plus d'un million d'images provenant de plus de 200 pays, avec 63 catégories d'annotations, et chaque image possède au moins 1 catégorie d'annotation.

Il existe deux versions de cet ensemble de données, fMoW-full et fMoW-rgb. fMoW-full utilise le format TIFF, contient des images multispectrales à 4 et 8 bandes et dispose d'une grande capacité d'environ 3,5 To. fMoW-rgb est au format JPEG, toutes les images multispectrales ont été converties au format RVB et il est nettement plus petit, environ 200 Go.