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？
这个数据集如何下载？
Table S1. Standardised values of the eight environmental variables used in our simulations.
收藏DataONE2018-08-14 更新2024-06-08 收录
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The file contains standardised values of each environmental variable used in our simulations. Standardisation was performed by centering values by their mean and dividing them by their standard deviation.
创建时间：
2018-08-14
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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RDD2022
RDD2022是一个多国图像数据集，用于自动道路损伤检测，由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像，标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集，旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试，特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。
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NIH Chest X-rays
Over 112,000 Chest X-ray images from more than 30,000 unique patients
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Deepfake-Eval-2024
Deepfake-Eval-2024是一个由TrueMedia.org收集的野外 deepfake 检测基准数据集，包含2024年社交媒体和TrueMedia.org用户标记的潜在AI操纵的媒体内容。该数据集包括45小时的视频、56.5小时的音频和1975张图片，涵盖了最新的操纵技术。它包含来自88个不同网站、52种不同语言的多样化媒体内容，旨在为deepfake检测提供更具挑战性和代表性的基准。
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DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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