有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
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Million-AID|遥感图像分析数据集|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/Million-AID
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在过去的几年中，遥感（RS）图像解释及其广泛应用取得了长足的进步。随着 RS 图像变得比以往任何时候都更容易获得，对这些图像的自动解释的需求越来越大。在这种情况下，基准数据集是开发和测试智能解释算法的必要前提。在回顾了遥感影像判读研究界现有的基准数据集之后，本文讨论了如何有效地准备合适的遥感影像判读基准数据集的问题。具体来说，我们首先分析了当前通过文献计量研究开发用于 RS 图像解释的智能算法的挑战。然后，我们介绍了以有效方式创建基准数据集的一般指导。根据所提供的指导，我们还提供了一个构建 RS 图像数据集的示例，即 Million-AID，这是一个新的大型基准数据集，包含用于 RS 图像场景分类的一百万个实例。最后讨论了 RS 图像标注中的几个挑战和观点，以促进基准数据集构建的研究。我们确实希望这篇论文能够为 RS 社区提供构建大规模实用图像数据集的整体视角，以供进一步研究，尤其是数据驱动的图像数据集。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-05-23
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
AGIEval
displayName: AGIEval license: - MIT taskTypes: [] mediaTypes: - Text labelTypes: [] tags: - attrs: null id: 11864 name: en: '' zh: 文本检索 publisher: - Microsoft publishDate: '2023-04-01' publishUrl: https://huggingface.co/datasets/lighteval/agi_eval_en paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2304.06364.pdf --- # 数据集介绍 ## 简介 AGIEval is a human-centric benchmark specifically designed to evaluate the general abilities of foundation models in tasks pertinent to human cognition and problem-solving. This benchmark is derived from 20 official, public, and high-standard admission and qualification exams intended for general human test-takers, such as general college admission tests (e.g., Chinese College Entrance Exam (Gaokao) and American SAT), law school admission tests, math competitions, lawyer qualification tests, and national civil service exams. For a full description of the benchmark ## 引文 ``` @misc{zhong2023agieval, title={AGIEval: A Human-Centric Benchmark for Evaluating Foundation Models}, author={Wanjun Zhong and Ruixiang Cui and Yiduo Guo and Yaobo Liang and Shuai Lu and Yanlin Wang and Amin Saied and Weizhu Chen and Nan Duan}, year={2023}, eprint={2304.06364}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
魔搭社区 收录
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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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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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