Open-Full-Jaw

Name: Open-Full-Jaw
Creator: OpenDataLab
Published: 2022-10-17T15:24:58+08:00

OpenXLab2026-04-18 收录

牙齿建模

牙科数字化

数据链接：

https://openxlab.org.cn/datasets/OpenDataLab/Open-Full-Jaw 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

该存储库包括17个特定于患者的人颌骨计算模型 (包括下颌骨，上颌骨，它们相关的牙齿和PDL网格以及牙齿主轴) 以及用于生成它们的代码。

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2022-10-17

GuitarSet

音乐信息检索

音频处理

我们展示了 GuitarSet，这是一个提供高质量吉他录音以及丰富注释和元数据的数据集。特别是，通过使用六音拾音器录制吉他，我们不仅可以提供单个琴弦的录音，还可以在很大程度上自动化昂贵的注释过程，从而提供丰富的注释。该数据集包含在原声吉他上演奏的各种音乐片段的录音，以及音高轮廓、弦和品格位置、和弦、节拍、强拍和演奏风格的时间对齐注释。

OpenDataLab2026-07-12 更新410

ZS-F-VQA

机器学习

视觉问答

ZS-F-VQA 数据集是针对零样本问题的 F-VQA 数据集的新拆分。首先，我们获得 F-VQA 数据集的原始训练/测试分割，并将它们组合在一起，根据其出现频率过滤出答案出现在前 500 名的三元组。接下来，我们以 1:1 的比例将这组答案随机分成新的训练拆分（也称为可见）$\mathcal{A}_s$ 和测试拆分（又名未见过）$\mathcal{A}_u$。参考 F-VQA 标准数据集，

OpenDataLab2026-07-12 更新310

ASU TableTop Manipulation

桌面机器人操作

跨平台策略迁移

培训以语言为条件的政策通常耗时且资源密集。此外，由此产生的控制器是针对他们训练过的特定机器人量身定制的，因此很难将它们转移到其他具有不同动力学为了应对这些挑战，我们提出了一种称为分层模块化的新方法高效的训练以及随后在不同类型的机器人之间传递这样的策略。该方法结合了Super-vised Attention，通过实现功能构建块的重用，弥合了模块化和端到端学习之间的差距。扩展层次结构以包括新任务，并引

OpenXLab110

AVSD (Audio-Visual Scene-Aware Dialog)

对话系统

多模态交互

视听场景感知对话 (AVSD) 数据集，或DSTC7轨道3，是用于对话理解的视听数据集。数据集和轨道的目标是设计系统，以在给定视频的对话历史和视听内容的情况下，在有关视频的对话框中生成响应。

OpenDataLab2026-07-12 更新350

FeedbackQA

问答系统

自然语言处理

我们收集了一个基于检索的 QA 数据集，FeedbackQA，其中包含来自用户的交互式反馈。我们通过将基础 QA 系统部署给众包工作者来收集此数据集，然后众包工作者参与该系统并就其答案的质量提供反馈。反馈包含结构化评级和非结构化自然语言解释。检查底部的数据集浏览器以获取一些真实示例。

OpenDataLab2026-07-12 更新180