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fastMRI|医学成像数据集|MRI扫描数据集

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Papers with Code2024-05-15 收录
医学成像
MRI扫描
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资源简介:
The fastMRI dataset includes two types of MRI scans: knee MRIs and the brain (neuro) MRIs, and containing training, validation, and masked test sets. The deidentified imaging dataset provided by NYU Langone comprises raw k-space data in several sub-dataset groups. Curation of these data are part of an IRB approved study. Raw and DICOM data have been deidentified via conversion to the vendor-neutral ISMRMD format and the RSNA clinical trial processor, respectively. Also, each DICOM image is manually inspected for the presence of any unexpected protected health information (PHI), with spot checking of both metadata and image content. Knee MRI: Data from more than 1,500 fully sampled knee MRIs obtained on 3 and 1.5 Tesla magnets and DICOM images from 10,000 clinical knee MRIs also obtained at 3 or 1.5 Tesla. The raw dataset includes coronal proton density-weighted images with and without fat suppression. The DICOM dataset contains coronal proton density-weighted with and without fat suppr
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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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AgiBot World

为了进一步推动通用具身智能领域研究进展,让高质量机器人数据触手可及,作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子,智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思,重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目,旨在构建国际领先的开源技术底座,标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集,AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍,场景范围覆盖面扩大 100 倍,数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能,从抓取、放置、推、拉等基础操作,到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互,几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。

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DALY

DALY数据集包含了全球疾病负担研究(Global Burden of Disease Study)中的伤残调整生命年(Disability-Adjusted Life Years, DALYs)数据。该数据集提供了不同国家和地区在不同年份的DALYs指标,用于衡量因疾病、伤害和早逝导致的健康损失。

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UAVDT

UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建,包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像,覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标,每帧均标注了边界框及多达14种属性,如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究,解决高密度、小目标、相机运动等挑战,适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。

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