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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。
arXiv 收录
Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集,该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术(如分类、编码和二值化)来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
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中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
The Rice Annotation Project Database (RAP-DB)
RAP-DB是一个专注于水稻基因组注释的数据库,提供了水稻基因组的详细注释信息,包括基因结构、功能注释、表达数据等。该数据库旨在为水稻研究者提供一个全面的资源,以促进水稻基因组学和遗传学的研究。
rapdb.dna.affrc.go.jp 收录
CityScapes
Cityscapes是一个大型数据库,专注于对城市街道场景的语义理解。它为分为8个类别 (平面,人类,车辆,构造,对象,自然,天空和虚空) 的30个类提供语义,实例和密集的像素注释。数据集由大约5000个精细注释图像和20000个粗糙注释图像组成。在几个月,白天和良好的天气条件下,在50个城市中捕获了数据。它最初被记录为视频,因此手动选择帧以具有以下功能: 大量动态对象,不同的场景布局和不同的背景。
OpenDataLab 收录
