Arctic Terrestrial Biodiversity|生物多样性数据集|北极生态系统数据集
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- 首次发表关于北极陆地生物多样性的数据集,标志着该领域的研究正式开始。
- 数据集首次应用于北极生态系统的保护和管理策略中,显示出其在实际应用中的重要性。
- 数据集更新,增加了对北极地区气候变化影响的详细记录,提升了数据集的科学价值。
- 数据集被广泛用于国际合作项目,促进了全球对北极生物多样性保护的关注。
- 数据集的最新版本发布,包含了更全面的物种分布和生态系统数据,为未来的研究提供了坚实的基础。
- 1Arctic Terrestrial Biodiversity: A Synthesis of Current Knowledge and Priorities for Future ResearchFrontiers in Environmental Science · 2018年
- 2Climate Change and Arctic Terrestrial Biodiversity: Current Status and Future ProspectsScience of The Total Environment · 2020年
- 3The Impact of Climate Change on Arctic Terrestrial Ecosystems: A ReviewLand · 2019年
- 4Arctic Biodiversity Trends 2010: Selected Indicators of ChangeConvention on Biological Diversity · 2010年
- 5Arctic Biodiversity Assessment: Status and Trends in Arctic BiodiversityConvention on Biological Diversity · 2013年
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。
arXiv 收录
TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集,包含超过1.84亿条推文,覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档,可以完全重新构建,包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富,涵盖多种语言,主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中,研究团队精心筛选了表情符号和表情,确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛,旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题,特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
arXiv 收录
Materials Project
材料项目是一组标有不同属性的化合物。数据集链接: MP 2018.6.1(69,239 个材料) MP 2019.4.1(133,420 个材料)
OpenDataLab 收录
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。
arXiv 收录
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50,OTB100,VOT2014,VOT2015,TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此,我们提出了一个新的数据集 (UAV123),其序列来自空中视点,其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧,使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外,请注意,文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录