深圳市交通运输局地铁站点信息|城市交通数据集|地铁系统数据集
收藏GME Data
关于2021年GameStop股票活动的数据,包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。
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FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集,包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素,标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
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VQA
我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题,任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景,例如帮助视障人士,问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域,包括背景细节和底层上下文。因此,与生成通用图像说明的系统相比,在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外,VQA 适合自动评估,因为许多开放式答案仅包含几个单词或一组封闭的答案,可以以多项选择的形式提供。我们提供了一个数据集包含 100,000 的图像和问题并讨论它提供的信息。提供了许多 VQA 基线,并与人类表现进行了比较。
OpenDataLab 收录
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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MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建,包含超过420小时的2D视频,涵盖20种不同语言,旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集,每段视频都配有语言标签和伪转录,部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证,确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力,通过引入语言特定风格嵌入,使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
arXiv 收录