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iNaturalist 2017|图像识别数据集|生物多样性数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/iNaturalist
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iNaturalist 2017数据集 (iNat) 包含来自5,089自然细粒度类别的675,170训练和验证图像。这些类别属于13个超级类别，包括植物 (植物)，昆虫 (昆虫)，鸟类 (鸟类)，哺乳动物 (哺乳动物) 等。iNat数据集高度不平衡，每个类别的图像数量截然不同。例如，最大的超级类别 “Plantae (植物)” 具有来自2,101类别的196,613图像; 而最小的超级类别 “Protozoa” 仅具有来自4个类别的381图像。iNaturalist 2017数据集 (iNat) 包含来自5,089自然细粒度类别的675,170训练和验证图像。这些类别属于13个超级类别，包括植物 (植物)，昆虫 (昆虫)，鸟类 (鸟类)，哺乳动物 (哺乳动物) 等。iNat数据集高度不平衡，每个类别的图像数量截然不同。例如，最大的超级类别 “Plantae (植物)” 具有来自2,101类别的196,613图像; 而最小的超级类别 “Protozoa” 仅具有来自4个类别的381图像。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-11-02
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
中国劳动力动态调查
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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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DataCite Commons 收录
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arXiv 收录
NASA Battery Dataset
用于预测电池健康状态的数据集，由NASA提供。
github 收录