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?
Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集,包含多种水果的图像,如苹果、香蕉、樱桃等,总计42345张图片,分为训练集和验证集,共有64个水果类别。
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Open-industrial-datasets
一个开放的工业应用数据集集合,按类别划分。欢迎提出拉取请求。如果数据集页面已经链接到论文,则不会包含论文链接。
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猫狗图像数据集
该数据集包含猫和狗的图像,每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像,用于模型的训练和评估。
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ALFA
ALFA数据集由卡内基梅隆大学机器人学院创建,专注于固定翼无人机的控制表面故障和异常检测。数据集包含47次自主飞行中的故障场景,涵盖了发动机、方向舵、副翼和升降舵等多种故障类型,总飞行时间为66分钟正常飞行和13分钟故障后飞行。数据集的创建涉及对飞行器的硬件和软件进行定制修改,以模拟各种故障情况。该数据集主要用于无人机故障检测和隔离(FDI)以及异常检测(AD)研究,旨在提高自主飞行操作的安全性。
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highD
highD数据集是由亚琛工业大学汽车工程研究所创建的,旨在为高度自动化驾驶系统的安全验证提供大规模自然车辆轨迹数据。该数据集包含从德国高速公路收集的16.5小时测量数据,涵盖110,000辆车,总行驶距离达45,000公里,记录了5600次完整的变道行为。数据集通过配备高分辨率摄像头的无人机从空中视角进行测量,确保了数据的准确性和自然性。highD数据集不仅用于安全验证和影响评估,还支持交通模拟模型、交通分析、驾驶员模型和道路用户预测模型等领域的研究,旨在解决高度自动化驾驶系统在复杂交通环境中的应用问题。
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