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FewCLUE|小样本学习数据集|自然语言处理数据集
收藏arXiv2021-09-30 更新2024-06-21 收录
下载链接：
https://github.com/CLUEbenchmark/FewCLUE
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链接失效反馈资源简介：
FewCLUE是首个系统全面的中文小样本学习评测基准，由中文自然语言处理评测团队创建。该数据集包含九个任务，涵盖单句分类、句子对分类及机器阅读理解等多种自然语言理解任务。数据集通过精心设计，旨在以少量标注数据评估模型性能，支持零样本和半监督学习研究。FewCLUE的应用领域广泛，旨在推动中文小样本学习技术的发展，解决实际场景中标注数据稀缺的问题。
提供机构：
中文自然语言处理评测团队
创建时间：
2021-07-16
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
Google Scholar
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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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CBIS-DDSM
该数据集用于训练乳腺癌分类器或分割模型，包含3103张乳腺X光片，其中465张有多个异常。数据集分为训练集和测试集，还包括3568张裁剪的乳腺X光片和对应的掩码。
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Apple Stock Price Data
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