2013年南水北调(中线)水源地土地利用图|土地利用数据集|南水北调数据集
收藏学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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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。
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BANTH
BANTH数据集是由Penta Global Limited和Islamic University of Technology合作创建的,专门用于检测和分类转写孟加拉语中的仇恨言论。该数据集包含37,350条样本,主要来源于YouTube评论,涵盖新闻与政治、人物与博客、娱乐等多个类别。数据集的创建过程包括数据抓取、过滤、清洗和多轮人工标注与验证,确保了数据的高质量和准确性。BANTH数据集的应用领域主要集中在多标签仇恨言论检测,旨在解决低资源语言中仇恨言论自动检测的挑战,并为未来的跨语言和多标签分类研究奠定基础。
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THUCNews
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成,包含74万篇新闻文档(2.19 GB),均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上,重新整合划分出14个候选分类类别:财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。
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中国车牌识别数据集(7类,33万张)
这是一个高质量、平衡的中国车牌识别数据集,包含了33万张各类中国车牌的图片。数据集经过精心设计,确保了图像质量的优秀和大部分各类车牌类型的平衡分布。这个数据集非常适合用于训练和评估车牌识别模型。
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