我们提出了一种新颖的高分辨率且具有挑战性的立体数据集，将室内场景与密集且准确的地面真相差异进行注释。我们的数据集特有的是几个镜面和透明表面的存在，即最先进的立体声网络故障的主要原因。我们的采集管道利用了一种新颖的深时空立体声框架，该框架可以轻松，准确地以亚像素精度进行标记。我们总共发布了在64个不同场景中收集的419个样本，并用密集的地面真相差异进行注释。每个样本包括高分辨率对 (12 mpx)

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AHP (Amodal Human Perception)

人类去遮挡

像素级分割

AHP 数据集总共由 56,599 张图像组成，这些图像来自多个大规模实例分割和检测数据集，包括 COCO、VOC (w/SBD)、LIP、Objects365 和 OpenImages。每个图像都使用单个集成人类的像素级分割掩码进行注释。_x000D_ _x000D_ 该数据集最初是为了解决人类去遮挡的任务而提出的。

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tabular-benchmark

机器学习基准

数据建模

This dataset is a curation of various datasets from openML and is curated to benchmark performance of various machine learning algorithms.

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clickbait-news-bg

虚假新闻检测

点击诱饵识别

This is a corpus of Bulgarian news over a fixed period of time, whose factuality had been questioned. The news come from 377 different sources from various domains, including politics, interesting fa

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UPIQ (Unified Photometric Image Quality)

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相关数据集