MODIS Arctic Sea Ice Extent|海冰监测数据集|遥感技术数据集
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- MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器首次搭载于Terra卫星上发射升空,开始提供全球范围内的遥感数据,其中包括北极海冰范围的监测。
- Aqua卫星搭载MODIS传感器发射升空,进一步增强了全球遥感数据的覆盖范围和精度,为北极海冰范围的监测提供了更多数据支持。
- NASA正式发布MODIS Arctic Sea Ice Extent数据集,该数据集基于MODIS传感器的数据,提供了北极海冰范围的每日监测结果,成为研究北极海冰变化的重要数据来源。
- MODIS Arctic Sea Ice Extent数据集首次应用于国际气候研究项目,为全球气候模型提供了关键的海冰数据输入,推动了气候变化研究的发展。
- MODIS Arctic Sea Ice Extent数据集的精度得到进一步提升,通过与其他卫星数据(如CryoSat-2)的融合,提高了海冰范围监测的准确性和可靠性。
- MODIS Arctic Sea Ice Extent数据集被广泛应用于多个国际科学研究项目,包括北极气候变化、海冰动态变化以及生态系统影响等领域的研究,成为全球气候变化研究的重要数据基础。
MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
github 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
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50,OTB100,VOT2014,VOT2015,TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此,我们提出了一个新的数据集 (UAV123),其序列来自空中视点,其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧,使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外,请注意,文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录
google/speech_commands
SpeechCommands数据集包含一秒钟的.wav音频文件,每个文件包含一个单独的英语单词或背景噪音。这些单词来自一组命令,并由不同的说话者录制。数据集有两个版本,v0.01和v0.02,分别包含64,727和105,829个音频文件。数据集的主要任务是关键词检测,即通过分类将话语分类为预定义的单词集。数据集的语言为英语,数据集的创建目的是为了帮助训练简单的机器学习模型。
hugging_face 收录
HRRSD
HRRSD包含21,761张从Google Earth和Baidu Map获取的高分辨率(0.15-m至1.2-m)图像,涵盖55,740个对象实例和13个类别的遥感图像对象。数据集被分为训练、验证和测试三个子集,分别包含5401、5417和10943张图像。此外,还提供了数据集的统计信息和基准测试结果。
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