建筑垃圾违法违规处理信息|建筑垃圾管理数据集|行政执法数据集
收藏LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
ICLR Peer Review and Rebuttal Process Dataset
该数据集包含从ICLR 2024和2025年收集的同行评审和反驳过程数据,数据来自OpenReview平台,包括评审者ID、初始评分和反驳后评分。评审者评分变化被追踪,使用追踪分数指标来评估评审者连续性,分数≤1表示有效使用,≥2需双重检查。数据许可证为CC BY 4.0。
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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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LANDSLIDE DETECTION
该数据集专注于山体滑坡现象的识别与分类,旨在为改进YOLOv8模型提供高质量的训练数据。数据集包含1600幅图像,类别数量为1,具体类别为“LANDSLIDE”。数据集的构建考虑了山体滑坡的多样性与复杂性,确保模型在实际应用中具备良好的泛化能力。
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BC-MRI-SEG
BC-MRI-SEG是一个专注于乳腺癌MRI肿瘤分割的基准数据集,由中佛罗里达大学计算机视觉研究中心创建。该数据集整合了四个公开的MRI数据集,包括RIDER、ISPY1、BreastDM和DUKE,总计包含1320名患者的数据。这些数据集在MRI扫描仪的使用、配置及数据处理方法上各有不同,提供了多样化的数据来源。数据集的创建旨在解决医学影像领域中标记数据缺乏的问题,并推动开发适用于临床环境的稳健且适应性强的模型。BC-MRI-SEG的应用领域主要集中在乳腺癌的诊断和治疗评估,通过深度学习方法提高肿瘤分割的准确性和效率。
arXiv 收录
