classification_pokemon_1000

kaggle2025-03-15 更新2025-03-29 收录

宝可梦分类

数据增强

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/vedantkasargod/classification-pokemon-1000 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Well augmented dataset for pokemon classification.

用于宝可梦（Pokémon）分类的经过良好增强的数据集

创建时间：

2025-03-15

ImageNet-21K

人工智能

数据增强

ImageNet-21K数据集由穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学创建，旨在通过生成一个较小但具有代表性的子集，从大型数据集中提取关键信息，以提高模型训练效率。该数据集包含20个IPC，通过链接可访问。数据集创建过程中采用了课程数据增强（CDA）技术，有效提升了合成数据的准确性。该数据集主要应用于解决大规模数据集的存储和计算挑战，支持资源有限的科研人员参与前沿模型训练和应用开发，同时有助于缓解数据隐

arXiv2023-12-01 更新3040

speech-uk/youtube-videos-enriched

YouTube视频

数据增强

该数据集包含了视频相关的信息，包括视频的URL、标题、频道URL和视频时长。数据集被划分为训练集，共有8093个视频示例。数据集的下载大小为944343字节，解压后的大小为1884152字节。数据集提供了一个默认配置，其中指定了训练数据的文件路径。

Hugging Face2025-07-01 更新170

memray/AugTriever-AugQ-CC

数据增强

信息检索

AugQ-CC是一个无监督增强数据集，用于训练检索器，特别是在`AugTriever: Unsupervised Dense Retrieval by Scalable Data Augmentation`中使用。该数据集包含52.4M个基于Pile-CommonCrawl的伪查询-文档对。

Hugging Face2023-05-24 更新120

MIXTURE

指令微调

数据增强

MIXTURE是一个基于维基百科的指令蒸馏数据集，包含约144,884个样本，跨越五个任务类型，提供从多个低质量输入到单个高质量输出的层次映射。数据集创建过程包括从维基百科收集原始数据，生成高、低质量数据对，并通过LLM评分、多变种退化、跨主题融合和噪声注入等方式构建数据集。该数据集旨在解决低质量数据在指令微调中的有效利用问题，通过蒸馏和增强低质量数据，提高指令微调LLMs的效率和性能。

arXiv2025-10-23 更新420

B2B Live Contact Data | 5M+ High Quality UK B2B Contacts

B2B联系数据

数据增强

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Datarade160

classification_pokemon_1000

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