Processed ship-based Navigation Data acquired during the Nathaniel B. Palmer expedition NBP0006C (2000)
收藏MIDV-500
该数据集包含使用移动设备拍摄的不同文档图像,这些图像通常具有投影变形。数据集分为训练和测试两部分,其中训练部分包含30种文档类型,测试部分包含20种,在应用神经网络之前,所有图像都被缩放到统一的宽度,宽度为400像素。该数据集的任务是进行消失点检测。
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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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网易云音乐数据集
该数据集包含了网易云音乐平台上的歌手信息、歌曲信息和歌单信息,数据通过爬虫技术获取并整理成CSV格式,用于音乐数据挖掘和推荐系统构建。
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MVII_metal_datasets
我们发布了两个带有实例级像素注释的金属表面缺陷数据集:Casting Billet和Steel Pipe。Casting Billet数据集包含1,060张图像(780张有缺陷),分辨率从96×106到3,228×492不等,缺陷类型包括划痕、焊渣、切割开口、水渣痕迹、渣皮和纵向裂纹。Steel Pipe数据集包含1,227张图像(554张有缺陷),固定分辨率为728×544,缺陷类型包括弯曲、外部折叠、皱纹和划痕。
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CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)
CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件,所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注,包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略,首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理,然后依据触发词字典进行预标注,经领域专家审核后形成事件模式。随后,通过人工分批、迭代标注并持续修正,直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集,对推动相关研究具有显著意义。
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