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这个数据集是基于什么背景创建的？
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福建省宁德市古田县2013年土地利用图
收藏国家林业和草原科学数据中心2024-08-08 更新2024-08-31 收录
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https://www.forestdata.cn/dataDetail.html?id=5958e3fe-4d02-4701-9b75-f3ab559cc6b5
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该数据为福建省宁德市古田县2013年土地利用类型空间分布数据。数据为矢量数据，包括土地代码、土地类型等属性字段。土地类型按二级类型分为水田、旱地、有林地、灌木林、疏林地、其他林地、高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地、河渠、湖泊、水库坑塘、永久性冰川雪地、滩涂、滩地、城镇用地、农村居民点、其他建设用地、沙地、戈壁、盐碱地、沼泽地、裸土地、裸岩石砾地、其他，其中耕地根据地貌分为山地、丘陵、平原、大于25度坡地的水田和旱地。数据比例尺为1：10万。
提供机构：
国家林业和草原科学数据中心
创建时间：
2024-08-08
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
VQA
我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题，任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景，例如帮助视障人士，问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域，包括背景细节和底层上下文。因此，与生成通用图像说明的系统相比，在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外，VQA 适合自动评估，因为许多开放式答案仅包含几个单词或一组封闭的答案，可以以多项选择的形式提供。我们提供了一个数据集包含 100，000 的图像和问题并讨论它提供的信息。提供了许多 VQA 基线，并与人类表现进行了比较。
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jpft/danbooru2023
Danbooru2023是一个大规模的动漫图像数据集，包含超过500万张由爱好者社区贡献并详细标注的图像。图像标签涵盖角色、场景、版权、艺术家等方面，平均每张图像有30个标签。该数据集可用于训练图像分类、多标签标注、角色检测、生成模型等多种计算机视觉任务。数据集基于danbooru2021构建，扩展至包含ID #6,857,737的图像，增加了超过180万张新图像，总大小约为8TB。图像以原始格式提供，分为1000个子目录，使用图像ID的模1000进行分桶，以避免文件系统性能问题。
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ChemBL
ChemBL是一个化学信息学数据库，包含大量生物活性数据，涵盖了药物发现和开发过程中的各种化学实体。数据集包括化合物的结构信息、生物活性数据、靶点信息等。
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PlantVillage
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DLLG数据集是一个包含道路垃圾图片的数据集，主要用于训练深度学习模型以识别和分类道路垃圾。数据集来源包括机器人视角拍摄、手机相机拍摄和网络图片，涵盖塑料袋、饮料瓶和易拉罐三类垃圾。数据集旨在增强训练网络的鲁棒性，通过不同时间、天气和光照条件下的图片收集，以及包含不同形态的垃圾案例。
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