1981-2022年全球5千米/500米AVHRR/MODIS物候|植被物候数据集|遥感监测数据集
收藏Med-MAT
Med-MAT是一个包含106个开源医学数据集的视觉问答(VQA)数据集,旨在推动医学多模态大语言模型(MLLMs)的泛化实验和训练。数据集通过将图像-标签对转换为VQA格式,展示了组合泛化(CG)是MLLMs理解未见图像的关键机制。数据集包括106个医学数据集的问答对、53个按模态、解剖区域和任务(MAT)分类的子集的问答对,以及部分数据集的图像下载链接。
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MUStARD++
MUStARD++是一个多模态讽刺检测数据集,由萨里大学创建,旨在通过语言、语音和视觉线索全面捕捉讽刺现象。数据集包含1202个视频样本,来源于多个流行电视节目,通过手动标注确保高质量的讽刺标签。创建过程中,研究者们通过多轮标注和验证确保数据的准确性和多样性。该数据集主要应用于自动讽刺检测,帮助机器理解并识别讽刺语境,解决讽刺识别中的多模态挑战。
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URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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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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The Rice Annotation Project Database (RAP-DB)
RAP-DB是一个专注于水稻基因组注释的数据库,提供了水稻基因组的详细注释信息,包括基因结构、功能注释、表达数据等。该数据库旨在为水稻研究者提供一个全面的资源,以促进水稻基因组学和遗传学的研究。
rapdb.dna.affrc.go.jp 收录