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收藏OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)
OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。
www.omim.org 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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DroneVehicle 大规模无人机航拍车辆检测数据集
这个数据集是天津大学的研究团队在进行无人机航拍图像的车辆检测和计数研究过程中收集和标注的。研究团队于 2020 年发布,相关论文成果为「Drone-based RGB-Infrared Cross-Modality Vehicle Detection via Uncertainty-Aware Learning」。
超神经 收录
SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准,专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧,总计400,000个实例,从不同高度和视角(5至260米,0至90度)捕获,并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距,特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据,如高度、视角和速度,支持多模态系统的开发,以提高检测的准确性和速度。此外,数据集还包括多光谱图像,利用非可见光谱(如近红外和红边光谱)来增强人类检测能力。
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MineNetCD
MineNetCD数据集由慕尼黑工业大学等机构创建,是一个全球矿区变化检测的综合基准数据集。该数据集包含超过70k对的双时相高分辨率遥感图像,覆盖全球100个矿区,总面积约6756.88平方公里。数据集的创建过程结合了半自动标注和专家手动标注,确保了数据的精细度和准确性。MineNetCD数据集主要应用于矿区环境监测和可持续发展研究,旨在通过高精度的变化检测技术,帮助实现矿区的可持续管理和环境保护。
arXiv 收录