2018年中国流动人口动态监测调查数据|流动人口数据集|社会经济调查数据集
收藏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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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源,是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件;也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础,兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分(含胆固醇)数据,657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
国家人口健康科学数据中心 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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UniMed
UniMed是一个大规模、开源的多模态医学数据集,由穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学等机构创建,包含超过530万张图像-文本对,涵盖六种不同的医学成像模态:X射线、CT、MRI、超声、病理和眼底。数据集通过利用大型语言模型(LLMs)将特定模态的分类数据集转换为图像-文本格式,并结合现有的医学图像-文本数据,实现了可扩展的视觉-语言模型(VLM)预训练。UniMed旨在解决医学领域中公开可用的大规模图像-文本数据稀缺的问题,适用于多种医学成像任务,如零样本分类和跨模态泛化。
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