The metabolic and demographic composition of hunter-gather colonies.|人类学数据集|生态学数据集
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MMOral
MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像,涵盖了多种任务类型,如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外,我们还提出了MMOral-Bench,这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现,发现即使是表现最好的模型GPT-4o,也只能达到41.45%的准确率,这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展,我们还提出了OralGPT,它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是,一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升,例如,OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力,并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
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RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性,12位男性),以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情,歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常,强烈) 下产生的,另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位,48kHz .wav),音频-视频 (720p H.264,AAC 48kHz,.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意,Actor_18没有歌曲文件。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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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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