Time Series Temperature Data From High Temperature Hydrothermal Vents at the East Pacific Rise 9°50'N (1991-2002)
收藏VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集,包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境,包括行人、车辆、自行车等多种目标,以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集,手动标注了超过260万个目标边界框,并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
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UAVDT
UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建,包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像,覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标,每帧均标注了边界框及多达14种属性,如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究,解决高密度、小目标、相机运动等挑战,适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。
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NASA Exoplanet Archive
Exoplanets specifies Confirmed Planets.
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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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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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