Streptomyces canarius Vavra and Dietz 1965|微生物学数据集|生物学数据集
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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。
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GVJahnavi/Crops_set
该数据集包含图像和标签两个主要特征。图像特征的数据类型为图像,标签特征的数据类型为类标签,具体包括20种不同的植物病害和健康状态,如玉米的灰斑病、普通锈病、北方叶枯病,以及番茄的细菌性斑点病、早疫病、晚疫病等。数据集分为训练集和测试集,训练集包含25384个样本,测试集包含6346个样本。数据集的下载大小为514893426字节,总大小为474216412.07000005字节。
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中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
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ConPR
ConPR数据集由首尔国立大学的机械工程系创建,专注于一个活跃的建筑工地,用于多会话地点识别。该数据集包含12个序列,每个序列捕捉不同日期的建筑进度,涵盖多种环境如车道、楼梯和狭窄的森林道路。数据集包括RGB图像、LiDAR点云数据和IMU数据,支持视觉和LiDAR基础的地点识别技术,并提供基于范围的地点识别评估的地面真实信息。该数据集旨在推动在动态和挑战性环境中的地点识别算法的发展。
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VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集,包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境,包括行人、车辆、自行车等多种目标,以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集,手动标注了超过260万个目标边界框,并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
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