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该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。
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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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MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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FMA (Free Music Archive)
免费音乐档案 (FMA) 是一个大型数据集,用于评估音乐信息检索中的多个任务。它包含 343 天的音频,来自 16,341 位艺术家的 106,574 首曲目和 14,854 张专辑,按 161 种流派的分级分类排列。它提供完整长度和高质量的音频、预先计算的功能,以及轨道和用户级元数据、标签和自由格式的文本,例如传记。作者定义了四个子集:Full:完整数据集,Large:音频限制为 30 秒的完整数据集 从轨道中间提取的剪辑(如果短于 30 秒,则为整个轨道),Medium:选择25,000 个具有单一根流派的 30 年代剪辑,小:一个平衡的子集,包含 8,000 个 30 年代剪辑,其中 8 种根流派中的每一个都有 1,000 个剪辑。官方分为训练集、验证集和测试集(80/10/10)使用分层抽样来保留每个流派的曲目百分比。同一艺术家的歌曲只是一组的一部分。资料来源:FMA:音乐分析数据集
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Set5
Set5数据集是一个包含5张图像的图像超分辨率测试数据集,包括'baby', 'bird', 'butterfly', 'head', 'woman',通常用于评估图像超分辨率模型的性能。
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