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Fruitaholic Dataset|印度水果产品数据集|数据信息处理数据集
收藏kaggle2025-07-25 更新2025-08-16 收录
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https://www.kaggle.com/datasets/brobear1995/fruitaholic-dataset
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链接失效反馈资源简介：
A rich, AI-bootstrapped dataset of Indian fruit products with rich metadata
创建时间：
2025-07-25
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
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。
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GlobalBuildingAtlas
GlobalBuildingAtlas是一个公开的全球建筑数据集，提供了全球范围内的建筑多边形、高度和LoD1 3D模型。该数据集是第一个提供高质量的、一致的、完整的建筑数据，以2D和3D形式在单个建筑层面上进行全球覆盖的公开数据集。数据集包括2.75亿座建筑，比目前最全面的数据库多出超过10亿座建筑。GBA.Height提供了迄今为止最详细和最准确的全球3D建筑高度图，实现了3×3米的空间分辨率，比以前的全球产品（90米）精细30倍，能够在本地和全球范围内对建筑体积进行高分辨率和可靠的分析。GBA.LoD1代表了第一个完整的全球LoD1建筑模型，包括2.68亿个建筑实例，具有预测的高度，即高度完整性超过97%，在不同大陆上实现了从1.5米到8.9米的RMSEs。GlobalBuildingAtlas以其高度精度、全面的全球覆盖和丰富的空间细节，为全球建筑现状提供了新的见解，开辟了前所未有的地理空间分析可能性，例如更好地说明人们居住在哪里，以及更全面地监测联合国第11个可持续发展目标的进展。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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OQMD
12W+DFT计算数据，包括热力学和结构性质label
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CALCE
马里兰大学锂电池数据集 CALCE，用于基于 Python 的锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）和（End Of Life，EOL）。
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