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COCO

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2014 Train images [83K/13GB]:
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2014 Val images [41K/6GB]:
http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip

2014 Test images [41K/6GB]:
http://images.cocodataset.org/zips/test2014.zip

2015 Test images [81K/12GB]:
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2017 Train images [118K/18GB]:
http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip

2017 Val images [5K/1GB]:
http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip

2017 Test images [41K/6GB]:
http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip

2017 Unlabeled images [123K/19GB]:
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Annotations

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2015 Testing Image info [2MB]:

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2017 Train/Val annotations [241MB]:

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2017 Stuff Train/Val annotations [1.1GB]:

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2017 Panoptic Train/Val annotations [821MB]:

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2017 Testing Image info [1MB]:

http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip

2017 Unlabeled Image info [4MB]:

http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_unlabeled2017.zip

KITTI

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left color images of object data set (12 GB):

https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_object_image_2.zip

right color images, if you want to use stereo information (12 GB):

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Velodyne point clouds, if you want to use laser information (29 GB):

https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_object_velodyne.zip

training labels of object data set (5 MB):

https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_object_label_2.zip

MPII

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Images (12.9 GB)

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Annotations (12.5 MB)

https://datasets.d2.mpi-inf.mpg.de/andriluka14cvpr/mpii_human_pose_v1_u12_2.zip

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