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跨领域视听欺骗检测基准|视听欺骗检测数据集|AI模型评估数据集
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https://github.com/Redaimao/cross domain DD
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链接失效反馈资源简介：
本研究推出了首个跨领域视听欺骗检测基准，旨在评估和提升AI模型在真实世界场景中的欺骗检测能力。该基准整合了多种公开数据集，如Real Life Trials、Bag of Lies、MU3D和Box of Lies，涵盖了从法庭审判到实验室控制的多样化欺骗样本。通过采用广泛接受的视听特征和多种网络架构，该基准能够比较单对单和多对单域泛化性能，并探索了域同时、域交替和域逐一三种域采样策略。此外，研究还提出了Attention-Mixer融合方法，以有效整合视听信息，增强模型性能。此基准不仅推动了视听欺骗检测技术的研究，也为未来开发更可靠的欺骗检测系统提供了重要工具。
提供机构：
南洋理工大学
创建时间：
2024-05-11
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
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集，包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素，标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
github 收录
PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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Yahoo Finance
Dataset About finance related to stock market
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Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集，主要由非网络来源的内部数据构成，包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容，质量优异，信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途，未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用，但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后，再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据，以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
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