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这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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Pakistan Integrated Household Survey / Living Standards Measurement Survey 1991|生活水平调查数据集|家庭经济数据集
收藏Global Health Data Exchange ()2024-06-26 收录
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https://ghdx.healthdata.org/record/pakistan-integrated-household-survey-living-standards-measurement-survey-1991
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链接失效反馈资源简介：
The Pakistan Integrated Household Survey (PIHS) was conducted in 1991 as part of the Living Standards Measurement Study (LSMS).
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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
BDD100K
数据集推动了视觉的进步，但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究，以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题，而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性，这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集，我们为异构多任务学习建立了一个基准，并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明，现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
OpenDataLab 收录
CampusGuard
CampusGuard数据集专门针对校园环境中的学生行为进行标注与分类，旨在为改进YOLOv8模型提供丰富的训练样本。该数据集包含五个主要类别，分别是“使用手机”、“未佩戴头盔”、“睡觉”、“三人组行为”和“暴力行为”。这些类别不仅涵盖了课堂内外的常见行为，还反映了校园安全与学生行为管理的多样性。
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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。
github 收录
TIMIT
TIMIT 阅读语音语料库的开发旨在为声学语音研究和自动语音识别系统的评估提供语音数据。 TIMIT 包含 630 个人/说话者的 8 种不同美式英语方言的高质量录音，每个人阅读多达 10 个语音丰富的句子。
OpenDataLab 收录