Auntie Nae and Auntie Sa-at wearing Lao Khrang textiles
收藏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。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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BBT-FinCorpus
BBT-FinCorpus是由上海数据科学重点实验室创建的大型中文金融领域数据集,包含约300GB的原始文本,来源于金融新闻、公司公告、研究报告和社交媒体等四个不同渠道。该数据集的创建旨在丰富金融领域的文本多样性,支持金融预训练语言模型的开发。通过精细的收集和处理,BBT-FinCorpus覆盖了金融NLP任务中的主要文本类型,为金融领域的语言理解和生成任务提供了丰富的数据资源。该数据集的应用领域广泛,特别适用于金融信息提取、情感分析等任务,旨在提升中文金融NLP的整体水平。
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RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集,包括6种新的低概率干扰(LPI)多相码(P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu)和一种新的宽带调频连续波(FMCW)。数据集覆盖500 MHz频段,包含40,000个雷达帧,分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供:稀疏数据集(RadDet-1T)和密集数据集(RadDet-9T)。
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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。
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