At the Kikafu ford, Tanzania, [s.d.]
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该数据集包含了多种板球比赛的数据,包括每场比赛的详细信息,如比赛日期、地点、参赛队伍、比赛结果等。数据以文件形式存储,每个文件对应不同的比赛信息,如投球数据、比赛日期、比赛信息、比赛详情、元数据、比赛结果、最有价值球员、超级替补、参赛队伍、抛硬币结果和裁判员信息等。
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MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建,包含超过420小时的2D视频,涵盖20种不同语言,旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集,每段视频都配有语言标签和伪转录,部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证,确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力,通过引入语言特定风格嵌入,使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
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LinkedIn Salary Insights Dataset
LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。
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SARDet-100K
SARDet-100K数据集是由南开大学计算机科学与技术学院的研究团队开发的,旨在解决SAR目标检测领域数据集有限和代码不可访问的问题。该数据集通过整合和标准化10个公开的SAR检测数据集,提供了约116,598张图像和245,653个目标实例,覆盖了飞机、船只、汽车、桥梁、坦克和港口等6个类别。SARDet-100K不仅是首个COCO级别的大规模多类别SAR目标检测数据集,而且通过其大规模和多样性,为SAR目标检测算法的研究和评估提供了强有力的支持。数据集的标准化处理确保了图像分辨率和标注格式的统一,便于与流行的开源检测代码框架兼容,极大地促进了SAR目标检测技术的发展和创新。
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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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