Behavioral measurements of the foraging strategies of little egret and common goldfish, in a laboratory theater|动物行为学数据集|生态学数据集
收藏中文突发事件语料库
中文突发事件语料库是由上海大学(语义智能实验室)所构建,根据国务院颁布的《国家突发公共事件总体应急预案》的分类体系,从互联网上收集了5类(地震、火灾、交通事故、恐怖袭击和食物中毒)突发事件的新闻报道作为生语料,然后再对生语料进行文本预处理、文本分析、事件标注以及一致性检查等处理,最后将标注结果保存到语料库中,CEC合计332篇。
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Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集,该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术(如分类、编码和二值化)来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
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猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集,共2个类别,其中训练集包含275张带注释的图像,验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB,可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val,train和val文件夹之下按文件夹进行分类,共有2个子文件夹,同类别标签的图片在同一个文件夹下,图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
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M4-SAR
M4-SAR是一个多分辨率、多极化、多场景、多源数据集,用于光学与合成孔径雷达(SAR)融合的目标检测。该数据集由南京理工大学PCA实验室、安徽大学ICSP教育部重点实验室和南开大学计算机科学学院共同构建,包含112,184对精确对齐的图像和近一百万个标注实例。数据集覆盖六个关键类别,并使用公开的光学和SAR数据,包括Sentinel-1和Sentinel-2卫星提供的数据。为了克服SAR标注的挑战,该研究提出了一种半监督的光学辅助标注策略,利用光学图像的语义丰富性来显著提高标注质量。M4-SAR数据集旨在解决现有光学和SAR数据集的局限性,为多源融合目标检测任务提供大规模、高质量、标准化的数据集,并推动相关研究的发展。
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PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集,包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像,所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究,特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
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