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TempoFunk/webvid-10M|视频处理数据集|图像处理数据集
收藏hugging_face2023-08-19 更新2024-03-04 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/TempoFunk/webvid-10M
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集是一个多任务数据集，涵盖文本到视频生成、文本到图像生成、视频分类和图像分类等多个任务。数据集语言为英语，大小在100万到1000万之间。
提供机构：
TempoFunk
原始信息汇总
数据集概述
许可协议
- 许可证：AGPL-3.0
任务类别
- 文本到视频
- 文本到图像
- 视频分类
- 图像分类
语言
- 英语
大小类别
- 数据集大小：1M<n<10M
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
TempoFunk/webvid-10M数据集的构建，依托先进的文本到视频及图像合成技术，集成大规模的文本描述与视频/图像数据对，旨在为相关任务提供丰富的训练与测试资源。该数据集包含了数百万至千万级别的数据样本，其构建过程中，研发团队严格筛选并标注数据，确保数据质量与相关性。
使用方法
用户在使用TempoFunk/webvid-10M数据集时，需遵循AGPL-3.0协议，确保合法合规地利用数据。数据集以英文为主要语言，用户可以通过HuggingFace平台提供的接口进行数据的下载与处理。针对不同的任务类别，用户可以依据数据集的划分，采取相应的数据处理和分析方法，以实现高效的数据利用和模型训练。
背景与挑战
背景概述
TempoFunk/webvid-10M数据集，成立于近年，由TempoFunk团队精心构建，旨在推动文本到视频及图像生成、视频与图像分类领域的研究。该数据集汇聚了丰富的多媒体资源，其规模在百万至千万级别，以英语为主要语言，为相关领域的学者提供了宝贵的资源，对视觉理解及生成模型的研究产生了深远影响。
当前挑战
该数据集所面临的挑战主要涉及两个方面：一是领域问题上的挑战，如何在文本与视觉内容之间建立精准的映射，以及如何在视频和图像分类中实现高效准确的识别；二是构建过程中的挑战，包括大规模数据集的标注一致性、数据质量控制和处理巨大的数据量等问题。这些问题均对研究人员的算法设计、数据处理能力提出了严峻考验。
常用场景
经典使用场景
在文本到视频的生成领域，TempoFunk/webvid-10M数据集以其庞大的规模及涵盖的多样化内容，成为研究者的首选。该数据集支持研究者进行深度学习模型的训练与验证，进而生成与给定文本描述相匹配的视频序列。
解决学术问题
该数据集有效解决了学术研究中如何提高文本到视频生成模型准确性和多样性的问题。通过提供大规模且多样化的视频-文本对，它促进了算法对于复杂文本描述的理解和视频内容的准确生成，从而提升了模型的性能和泛化能力。
实际应用
实际应用中，TempoFunk/webvid-10M数据集可被用于开发智能媒体生成系统，如自动视频制作工具，为新闻机构、社交媒体平台以及内容创作者提供高效的内容生成解决方案。
数据集最近研究
最新研究方向
在多媒体研究领域，TempoFunk/webvid-10M数据集以其丰富的文本至视频、文本至图像以及视频和图像分类任务，成为学者探索跨模态学习的重要资源。近期研究聚焦于提升模型对视频内容与文本描述之间关联性的理解和生成能力，旨在推动视觉问答、视频摘要等应用的发展。此数据集对于推动智能媒体处理技术的进步，特别是在视频内容理解与生成领域，具有深远的影响和重要的实际应用价值。
以上内容由AI搜集并总结生成
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
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
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。
figshare.com 收录
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
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猫狗图像数据集
该数据集包含猫和狗的图像，每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像，用于模型的训练和评估。
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Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
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