L'ensemble de données SVHN est un ensemble de données d'images du monde réel pour le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique et de reconnaissance d'objets avec des exigences minimales en matière de prétraitement et de formatage des données. On peut voir qu'il présente des caractéristiques similaires à MNIST (par exemple, les images sont de petits chiffres recadrés), mais contient des ordres de grandeur de données étiquetées plus nombreuses (plus de 600 000 images de chiffres) et provient d'un problème réel plus difficile et non résolu (reconnaître des chiffres et des nombres dans des images de scènes naturelles).

Cet ensemble de données a été publié par l'Université de Stanford en 2011. Les données sont toutes collectées à partir des numéros de maison dans les images Google Street View. L'article connexe est « Lecture de chiffres dans des images naturelles avec apprentissage de caractéristiques non supervisé ».