相关数据集
NoReC (Norwegian Review Corpus)
该存储库分发挪威审查语料库 (NoReC)，该语料库是为培训和评估文档级情感分析模型而创建的。从挪威的主要新闻来源收集了超过43,000篇全文评论，涵盖了一系列不同的领域，包括文学、电影、视频游戏、餐馆、音乐和戏剧，以及一系列类别的产品评论。根据原始作者的评分，每个评论都标有手动分配的1-6分。
OpenDataLab2026-07-12 更新130
EVE (End-to-end Video-based Eye-tracking)
仅从图像中估计视线是一项具有挑战性的任务，在很大程度上是由于无法观察到的特定于人的因素。实现高精度通常需要来自测试用户的标记数据，这在实际应用中可能无法实现。我们观察到，用户正在看的东西与用户眼睛的外观之间存在很强的关系。针对这种理解，我们提出了一种新颖的数据集和附带方法，旨在明确学习这些语义和时间关系。我们的视频数据集包括时间同步的屏幕记录，面向用户的摄像机视图和眼睛凝视数据，这允许在时间凝视跟
OpenDataLab2026-07-12 更新50
EORSSD (Extended Optical Remote Sensing Saliency Detection)
扩展光学遥感显着性检测 (EORSSD) 数据集是 ORSSD 数据集的扩展。这个新数据集比原始数据集更大、更多样化。它包含 2,000 张图像和相应的像素级地面实况，其中包括许多语义上有意义但具有挑战性的图像。
OpenXLab40
CarFusion
从宽基线、未校准和非同步的相机中观察到的多个动态刚性物体（例如车辆）的快速准确的 3D 重建具有挑战性。一方面，特征跟踪在每个视图中都能很好地工作，但由于视野重叠有限或由于遮挡，很难在多个摄像机之间进行对应。另一方面，深度学习的进步导致强大的检测器可以跨不同的视点工作，但对于基于三角剖分的重建仍然不够精确。在这项工作中，我们开发了一个框架来融合单视图特征轨迹和多视图检测到的部分位置，以显着改善移动
OpenDataLab2026-07-12 更新100
Booster Dataset
我们提出了一种新颖的高分辨率且具有挑战性的立体数据集，将室内场景与密集且准确的地面真相差异进行注释。我们的数据集特有的是几个镜面和透明表面的存在，即最先进的立体声网络故障的主要原因。我们的采集管道利用了一种新颖的深时空立体声框架，该框架可以轻松，准确地以亚像素精度进行标记。我们总共发布了在64个不同场景中收集的419个样本，并用密集的地面真相差异进行注释。每个样本包括高分辨率对 (12 mpx)
OpenXLab40
