💤Quality of Sleep😴|睡眠质量数据集|健康监测数据集
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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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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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CMAB
CMAB数据集由清华大学创建,是中国首个全国范围的多属性建筑数据集,涵盖了3667个自然城市,总面积达213亿平方米。该数据集通过集成多源数据,如高分辨率Google Earth影像和街景图像,生成了建筑的屋顶、高度、功能、年龄和质量等属性。数据集的创建过程结合了地理人工智能框架和机器学习模型,确保了数据的高准确性。CMAB数据集主要应用于城市规划和可持续发展研究,旨在提供详细的城市3D物理和社会结构信息,支持城市化进程和政府决策。
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The Global Forest Watch (GFW)
The Global Forest Watch (GFW) 是一个全球森林监测平台,提供关于森林覆盖变化、火灾、森林砍伐和土地利用的实时数据和分析。数据集包括全球森林覆盖地图、森林砍伐警报、火灾热点、土地覆盖变化等信息。
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