Version 1|法律判决数据集|判决指南数据集
收藏United States Federal Election Commission (FEC) Databases
该数据集包含美国联邦选举委员会(FEC)的官方数据库,涵盖了选举相关的财务报告、候选人信息、政治行动委员会(PAC)数据、捐赠记录等。这些数据用于公开透明地记录和报告联邦选举的资金流动情况。
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RFUAV
RFUAV数据集是由浙江科技大学信息科学与工程学院开发的高质量原始射频数据集,包含37种不同无人机的约1.3 TB原始频率数据。该数据集旨在解决现有无人机检测数据集类型单一、数据量不足、信号-to-噪声比(SNR)范围有限等问题,提供了丰富的SNR级别和用于特征提取的基准预处理方法及模型评估工具。数据集适用于射频无人机检测和识别,有助于推动相关技术的研究与应用。
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VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集,包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境,包括行人、车辆、自行车等多种目标,以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集,手动标注了超过260万个目标边界框,并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
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PoLaRIS Dataset
PoLaRIS数据集是由仁荷大学电气与计算机工程系创建的一个用于海上目标检测和跟踪的多模态数据集,基于Pohang Canal数据集。该数据集包含约36万张图像和19万条标注,涵盖了从大到小的多尺度对象标注,特别适用于海上无人船(USV)的安全导航。数据集通过多模态传感器(如RGB、TIR、LiDAR和Radar)获取数据,并提供了详细的障碍物检测和跟踪的地面真实数据。创建过程中采用了半自动标注方法,确保了标注的准确性和效率。该数据集主要应用于复杂海上环境中的自主导航系统,旨在提高海上无人船的障碍物检测和跟踪能力,从而提升海上安全。
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ReferCOCO数据集
ReferCOCO数据集包括refcoco、refcoco+和refcocog三个子集,用于视觉定位任务。数据集包含图像和对应的描述性文本,用于训练和测试模型识别图像中特定对象的能力。
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