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收藏Nikkei 225
Nikkei 225,又称日经225指数,是日本东京证券交易所的一个重要股票市场指数,由225家日本大型上市公司组成。该指数是衡量日本股市表现的重要指标,涵盖了从制造业到服务业的多个行业。
indexes.nikkei.co.jp 收录
BDD100K
数据集推动了视觉的进步,但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究,以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题,而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K,包含 10 万个视频和 10 个任务,以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性,这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集,我们为异构多任务学习建立了一个基准,并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明,现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
OpenDataLab 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
TCM-Tongue
TCM-Tongue是一个专门用于人工智能辅助中医舌诊的标准化舌像数据集,包含6719张在标准化条件下捕获的高质量图像,并标注了20种病理症状类别(平均每张图像有2.54个经过临床验证的标签,所有标签均由持有执照的中医执业医师验证)。数据集支持多种标注格式(COCO、TXT、XML),以方便广泛使用,并使用九种深度学习模型进行了基准测试,以展示其在人工智能开发中的实用性。该资源为推进可靠的中医计算工具提供了关键基础,填补了该领域的数据短缺,并通过标准化、高质量的诊断数据促进了人工智能在研究和临床实践中的整合。
arXiv 收录
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。
arXiv 收录
