全国第七次一类清查竹林面积株数统计表|林业资源管理数据集|统计数据数据集
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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
LEGO数据集
该数据集包含了关于LEGO公司的历史、产品提供以及特定LEGO套装的信息,用于分析LEGO套装的规模、发布年份、主题分布以及套装复杂性的变化。
github 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
github 收录
BDD100K
数据集推动了视觉的进步,但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究,以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题,而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K,包含 10 万个视频和 10 个任务,以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性,这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集,我们为异构多任务学习建立了一个基准,并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明,现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
OpenDataLab 收录