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这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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Data Visualization 1 Using Power BI|数据可视化数据集|PowerBI数据集
收藏kaggle2022-03-19 更新2024-03-08 收录
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https://www.kaggle.com/datasets/awosikaolumide/data-visualization-1-using-power-bi
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Data Visualization 1 Using Power BI
创建时间：
2022-03-19
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
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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Paper III (Walker et al. 2024)
Data products used in 3-D CMZ Paper III, Walker et al. (2024). The full cloud catalogue is provided in tabular format, along with a full CMZ map showing the clouds and their assigned IDs. For each cloud ID in the published catalogue there are: - Individual cube cutouts from the MOPRA 3mm CMZ survey (HC3N, HCN, and HNCO). - Individual cube cutouts from the APEX 1mm CMZ survey (13CO, C18O, and H2CO). - Cloud-averaged spectra of the ATCA H2CO 4.83 GHz line. - PV slices of the ATCA H2CO 4.83 GHz line, taken across the major axis of the source. - Where applicable, there are mask files which correspond to the different velocity components of the cloud. In these cases, there are two mask files per velocity component, corresponding to the different masking approaches described in the paper.
DataCite Commons 收录
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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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。
arXiv 收录
UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录