View of Long Beach Boulevard passing through Signal Hill, showing an oil field, ca.1933|历史照片数据集|石油工业数据集
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这是一个专注于四个代表性任务的多模态增强数据集,这些任务需要不同程度的视觉参与和跨模态交互,包括拼图组装、空间导航、视觉搜索和图表重聚焦。
huggingface 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
animelist-dataset
一个基于JSON的动漫数据集,包含了最重要的元数据以及与其他多个动漫网站(如MAL、ANIDB、ANILIST、KITSU等)的交叉引用。数据集每周更新,涵盖了从10K到100K条记录的规模,主要语言为英语和日语,标签为'anime'。
huggingface 收录
PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
中国1千米分辨率逐日全天候地表土壤水分数据集(2003-2024)
(1、2025年5月19日对V2.0版本进行了最新更新,本次更新将数据集覆盖时段延伸至2024年年末。 2、2023年5月数据更新提示:本数据集的V2.0版本目前已经更新至2022年底,同时填补了2011年10月至2012年6月的空白时段,V2.0版本整体估算结果与V1.0原始版本相同,已下载的V1.0版本数据亦可放心使用,详情请参阅附件"2023年5月数据更新说明.pdf"。) 地表土壤水分(SSM)是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来,被动微波(PM)技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择,而另一方面,PM观测的粗分辨率(通常>10 km)阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究,以缩小基于卫星PM的SSM的规模,但很少有产品可供公众使用,以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此,在本研究中,我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的,涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度(LST)是降尺度模型的主要数据输入,以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间,这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份,与最初的每日PM观测值相比,开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估,发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的,无偏RMSE的站平均值在0.053 cm3/cm3到0.056 cm3/cm3之间。此外,评估结果还表明,开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel(主被动微波)组合SSM产品。这表明,我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
国家青藏高原科学数据中心 收录
