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收藏中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 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。
github 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
Plant-Diseases
Dataset for Plant Diseases containg variours Plant Disease
kaggle 收录
Rail-DB
Rail-DB是由深圳技术大学创建的铁路检测数据集,包含7432对图像及其标注,涵盖多种光照、道路结构和视角条件。数据集中的轨道通过多边形进行标注,并根据背景被分为九种场景。Rail-DB旨在推动铁路检测算法的进步和比较,通过提供多样化的真实世界铁路图像,增强算法的鲁棒性。此外,数据集的创建过程包括从真实世界火车视频中获取图像,通过粗略和精细两个阶段进行标注,确保标注的准确性和完整性。Rail-DB的应用领域主要集中在铁路异常检测,特别是铁路区域的识别,以提高铁路安全和维护效率。
arXiv 收录