DroneVehicle 大规模无人机航拍车辆检测数据集|无人机航拍数据集|车辆检测数据集
收藏Materials Project 在线材料数据库
Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算,为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果,以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性,还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息,为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。
超神经 收录
Amazon电影评论数据集
该数据集包含从1997年8月至2012年10月期间,Amazon用户对253,059种产品的7,911,684条评论。数据集被添加了真实标签,这些标签是通过爬取/抓取Amazon.com获得的,用于分类产品。
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YOLO Drone Detection Dataset
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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Solar Radiation Data
该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据,涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标,适用于太阳能资源评估和气候研究。
www.nrel.gov 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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