Correction occurrence analysis spreadsheet|音乐信息检索数据集|京剧歌唱训练数据集
收藏flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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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、
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Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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XS-Video
XS-Video数据集是由中国科学院自动化研究所MAIS实验室提出的一个大规模现实世界短视频传播数据集。该数据集收集了来自中国五大平台(抖音、快手、西瓜视频、今日头条、哔哩哔哩)的117720个短视频,包含381926个样本和535个话题,覆盖了从发布后的互动信息,如观看、点赞、分享、收藏、粉丝和评论等。数据集通过跨平台指标对齐方法,对视频的长期传播影响力进行评分,分为0到9级,旨在为短视频传播研究提供全面的互动信息和内容特征。
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CampusGuard
CampusGuard数据集专门针对校园环境中的学生行为进行标注与分类,旨在为改进YOLOv8模型提供丰富的训练样本。该数据集包含五个主要类别,分别是“使用手机”、“未佩戴头盔”、“睡觉”、“三人组行为”和“暴力行为”。这些类别不仅涵盖了课堂内外的常见行为,还反映了校园安全与学生行为管理的多样性。
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