四种水果——图像分类数据集|图像分类数据集|水果识别数据集
收藏学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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CatMeows
该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
GME Data
关于2021年GameStop股票活动的数据,包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。
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LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
ADNI
阿尔茨海默病神经影像研究计划 (ADNI) 是一项多站点研究,旨在改善预防和治疗阿尔茨海默病 (AD) 的临床试验。[1] 这项合作研究结合了私营和公共部门的专业知识和资金,以研究患有AD的受试者,以及那些可能发展成AD和控制没有认知障碍迹象的人。[2] 美国和加拿大63个地点的研究人员通过神经影像学,生化,和遗传生物标记。[2][3] 这些知识有助于找到更好的预防和治疗AD的临床试验。ADNI已经产生了全球性的影响,[4] 首先是通过开发一套标准化的协议,以允许对来自多个中心的结果进行比较,[4] 其次是其数据共享政策,该政策使所有数据在没有禁运的情况下提供给世界各地的合格研究人员。[5] 迄今为止,超过1000份科学出版物使用了ADNI数据。[6] 许多其他与AD和其他疾病相关的计划已经使用ADNI作为模型来设计和实施。[4] ADNI一直在2004年运行,目前2021年获得资助。
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