用于图像干扰检测的数据集有很多。以下是一些常用的数据集：

  1. ImageNet：ImageNet是一个大规模图像数据集，包含超过百万张图片，并且涵盖了1000个不同的类别。虽然ImageNet主要用于图像分类任务，但也可以用于干扰检测，因为其中的一些类别可能包含有干扰或者噪声。

  2. CIFAR-10和CIFAR-100：CIFAR-10和CIFAR-100是两个常用的小型图像数据集，每个数据集包含了60000张32x32像素的彩色图像。它们主要用于图像分类任务，但也可以用于干扰检测。

  3. MNIST：MNIST是一个常用的手写数字图像数据集，包含60000张训练图像和10000张测试图像。虽然MNIST主要用于手写数字识别任务，但也可以用于干扰检测，因为其中的一些图像可能包含有干扰或者噪声。

  4. DAGM 数据库：DAGM (German Conference on Pattern Recognition) 数据库是一个特殊的图像数据库，包含大量用于表面缺陷检测的图像。这些图像包含了各种各样的干扰和噪声，适合用于干扰检测算法的训练和评估。

  除了上述的常用数据集外，研究人员也通常会根据具体的干扰类型或任务需求来采集自己的数据集，以更准确地反映特定的干扰问题。例如，研究人员可能会采集包含草地、雨滴、模糊等干扰的自然场景图像来进行干扰检测研究。通过使用这些数据集，研究人员可以训练和评估各种干扰检测算法的性能。