Janibacter hoylei Shivaji et al. 2009|微生物学数据集|生物信息学数据集
收藏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。
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DAT
DAT是一个统一的跨场景跨领域基准,用于开放世界无人机主动跟踪。它提供了24个视觉复杂的场景,以评估算法的跨场景和跨领域泛化能力,并具有高保真度的现实机器人动力学建模。
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DeepFashion
DeepFashion数据集是一个大规模的时尚识别和检索数据集,包含289,222张多样化的衣物图像,以及详细的边界框、时尚地标、类别和属性标注。该数据集由多媒体实验室,香港中文大学开发,用于支持非商业研究及教育目的。
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NuminaMath-CoT
数据集包含约86万道数学题目,每道题目的解答都采用思维链(Chain of Thought, CoT)格式。数据来源包括中国高中数学练习题以及美国和国际数学奥林匹克竞赛题目。数据主要从在线考试试卷PDF和数学讨论论坛收集。处理步骤包括从原始PDF中进行OCR识别、分割成问题-解答对、翻译成英文、重新对齐以生成CoT推理格式,以及最终答案格式化。
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TongueDx Dataset
TongueDx数据集是一个专为远程舌诊研究设计的综合性舌象图像数据集,由香港理工大学和新加坡管理大学的研究团队创建。该数据集包含5109张图像,涵盖了多种环境条件下的舌象,图像通过智能手机和笔记本电脑摄像头采集,具有较高的多样性和代表性。数据集不仅包含舌象图像,还提供了详细的舌面属性标注,如舌色、舌苔厚度等,并附有受试者的年龄、性别等人口统计信息。数据集的创建过程包括图像采集、舌象分割、标准化处理和多标签标注,旨在解决远程医疗中舌诊图像质量不一致的问题。该数据集的应用领域主要集中在远程医疗和中医诊断,旨在通过自动化技术提高舌诊的准确性和可靠性。
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