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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。
arXiv 收录
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
rag-datasets/rag-mini-bioasq
该数据集主要用于问答和句子相似性任务,涉及生物医学领域。数据集包含两个配置:text-corpus和question-answer-passages,分别对应不同的数据文件路径。数据集来源于BioASQ任务11b的训练数据集,并通过`generate.py`脚本生成了子集。
hugging_face 收录
WLASL, MSASL, NMFs-CSL, SLR500, Slovo, BOBSL, 27 Class Sign Language Dataset, AUTSL, BosphorusSign22k, GSL, LSA16, LSA64, Rendered Handpose Dataset, YouTube-ASL, LSFB-ISOL, ASLLVD, AASL, KArSL, BdSLImset, HaGRID, Phoenix-2014, Phoenix-2014T
该仓库收集了多种与手语识别和翻译相关的数据集,旨在为研究者、开发者和爱好者提供一个集中的资源。数据集包括不同类型(如RGB、深度、骨骼)和来自不同国家的数据,用于支持手语识别和翻译技术的研究。
github 收录
LEVIR-CD
LEVIR-CD 是一个新的大规模遥感建筑变化检测数据集。引入的数据集将成为评估变化检测 (CD) 算法的新基准,尤其是基于深度学习的算法。 LEVIR-CD 由 637 个非常高分辨率(VHR,0.5m/像素)Google Earth (GE) 图像块对组成,大小为 1024 × 1024 像素。这些时间跨度为 5 到 14 年的双时相图像具有显着的土地利用变化,尤其是建筑增长。 LEVIR-CD涵盖别墅住宅、高层公寓、小型车库和大型仓库等各类建筑。在这里,我们关注与建筑相关的变化,包括建筑增长(从土壤/草地/硬化地面或在建建筑到新建筑区域的变化)和建筑衰退。这些双时相图像由遥感图像解释专家使用二进制标签(1 表示变化,0 表示不变)进行注释。我们数据集中的每个样本都由一个注释器进行注释,然后由另一个注释器进行双重检查以产生高质量的注释。完整注释的 LEVIR-CD 总共包含 31,333 个单独的变更构建实例。
OpenDataLab 收录