有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Census and vegetation cover data|人口普查数据集|植被研究数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
下载链接：
http://datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.74p78/1
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Field-collected data. Consult the ReadMe_SurveyData file for more information.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Global Health Observatory
Global Health Observatory（GHO）数据集由世界卫生组织（WHO）维护，提供全球健康相关的统计数据和指标。该数据集涵盖了多种健康主题，包括疾病、死亡率、健康服务、健康行为、环境健康等。数据以多种格式提供，支持全球健康研究和政策制定。
www.who.int 收录
CMU-MOSI
CMU-MOSI数据集包括了从93个YouTube的视频中获取的2199个独白类型的短视频片段。每个片段都是一个独立的多模态示例，其中图像、文本和音频占比是均匀的，情感分数取值为[-3,+3]，表示从强负向到强正向情感。
DataCite Commons 收录
PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
MIMII数据集
MIMII数据集是由日立有限公司研究与开发集团创建的，专注于工业机器异常声音检测的数据集。该数据集包含26,092个正常操作条件下的声音文件，涵盖阀门、泵、风扇和滑轨四种机器类型。数据集的创建过程中，使用了TAMAGO-03麦克风阵列进行声音采集，并在多个真实工厂环境中混合背景噪声以模拟实际环境。MIMII数据集主要用于机器学习和信号处理社区开发自动化设施维护系统，特别是在无监督学习场景下检测机器异常声音。
arXiv 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录