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SumMe|视频摘要数据集|机器学习数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/SumMe
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链接失效反馈资源简介：
SumMe 数据集是一个视频摘要数据集，由 25 个视频组成，每个视频都至少标注了 15 个人类摘要（总共 390 个）。本文提出了一种新颖的方法和视频摘要的新基准。因此，我们专注于用户视频，它们是包含一组有趣事件的原始视频。我们的方法首先使用针对原始视频量身定制的新颖“超帧”分割来分割视频。然后，我们使用一组低级、中级和高级特征来估计每个超帧的视觉趣味性。基于此评分，我们选择超帧的最佳子集来创建信息丰富且有趣的摘要。引入的基准带有多个人工创建的摘要，这些摘要是在受控心理实验中获得的。这些数据为客观评估摘要方法和获得视频摘要的新见解铺平了道路。在评估我们的方法时，我们发现它产生了高质量的结果，可以与人工创建的摘要相媲美。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-04-29
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
www.uniprot.org 收录
CosyVoice 2
CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的多语言语音合成数据集，旨在通过大规模多语言数据集训练，实现高质量的流式语音合成。数据集通过有限标量量化技术改进语音令牌的利用率，并结合预训练的大型语言模型作为骨干，支持流式和非流式合成。数据集的创建过程包括文本令牌化、监督语义语音令牌化、统一文本-语音语言模型和块感知流匹配模型等步骤。该数据集主要应用于语音合成领域，旨在解决高延迟和低自然度的问题，提供接近人类水平的语音合成质量。
arXiv 收录
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
github 收录
CHARLS
中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据集，旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，用以分析人口老龄化问题，内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。
charls.pku.edu.cn 收录
中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度，中国近海台风路径数据集，包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。 数据源为获取温州台风网(http://www.wztf121.com/)的真实观测路径数据，经过处理整合后形成文件，如使用csv文件需使用文本编辑器打开浏览，否则会出现乱码，如要使用excel查看数据，请使用xlsx的格式。
国家海洋科学数据中心 收录