有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Physical oceanography during SONNE cruise SO245 (UltraPac)|物理海洋学数据集|海洋观测数据集
收藏DataCite Commons2025-04-26 更新2025-05-18 收录
下载链接：
https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.870806
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Binned at 1 m vertical intervals. Corrected version 2: 2017-03-06. OLD VERSION! Please refer to newer version 3 (see "Replaced by" reference).
提供机构：
PANGAEA
创建时间：
2017-02-10
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
clane9/imagenet-100
ImageNet-100是原始ImageNet-1k数据集的一个子集，包含随机选择的100个类别。此外，图像的较短边被调整为160像素。数据集包含图像和标签两个主要字段，标签是基于imagenet100.txt文件中的synset id索引的。数据集分为训练集和验证集，分别包含126689和5000个样本。
hugging_face 收录
猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集，共2个类别，其中训练集包含275张带注释的图像，验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB，可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
魔搭社区 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
danaroth/whu_hi
WHU-Hi数据集（武汉无人机载高光谱图像）由武汉大学RSIDEA研究组收集和共享，可作为精确作物分类和高光谱图像分类研究的基准数据集。该数据集包含三个独立的无人机载高光谱数据集：WHU-Hi-LongKou、WHU-Hi-HanChuan和WHU-Hi-HongHu，均在中国湖北省的农业区域采集。这些数据集通过安装在无人机平台上的Headwall Nano-Hyperspec传感器获取，具有高空间分辨率（H2图像）。数据集预处理包括辐射校准和几何校正，使用仪器制造商提供的HyperSpec软件进行处理。每个数据集都包含了详细的采集时间、天气条件、传感器信息、飞行高度、图像尺寸、波段数量和空间分辨率等信息，并提供了不同作物类别的样本数量。
hugging_face 收录