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Prince William Sound Humpback Whale Fluke Identification Catalog, 2006 to 2024
收藏DataONE2025-02-26 更新2025-04-26 收录
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https://search.dataone.org/view/10.24431_rw1k9gm_20250226T221942Z
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This catalog contains photographs of nearly 400 different humpback whales (Megaptera novaeangliae) taken in the Prince William Sound and Kenai Fjords regions, Alaska from 2006 to the present. A majority of the photos were taken as part of the Gulf Watch Alaska long-term monitoring program of the Exxon Valdez Oil Spill Trustee Council. Each humpback whale can be identified by the unique black and white pattern on the underside of the flukes. Within this catalog the whale fluke photographs are grouped by color pattern beginning with the most white and ending with all black flukes. Located directly under each photo is a unique identification number for each whale. This project is part of ongoing humpback whale research in the region. The overall study area stretches from the Nuka Bay, outer Kenai Peninsula region, to Cordova on the eastern edge of Prince William Sound. All photos taken under NMFS permit 14122, 18529, and 24378.
创建时间：
2025-02-26
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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Solar Radiation Data
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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。
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IWSLT 2017数据集是一个多语言翻译数据集，涵盖了多种语言对，包括英语、阿拉伯语、德语、荷兰语、意大利语、罗马尼亚语、法语、日语、韩语和中文。数据集的主要任务是文本翻译，包括零样本翻译。数据集的结构包括训练集、验证集和测试集，每个语言对都有相应的数据实例和字段。数据集的创建过程、注释过程以及使用数据时的考虑因素等信息未在README中详细描述。
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THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下，由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统，原名“TCMSD”，意思是“清华连续普通话语音数据库”，时隔13年出版，由王东博士发起，并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此，该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录