Fake Or Real|文本鉴别数据集|人工智能生成内容数据集
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MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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NPU-BOLT
NPU-BOLT数据集是由西北工业大学创建的,专门用于自然场景下的螺栓目标检测。该数据集包含337个样本,主要来源于自然环境中的图像,图像大小从400*400到6000*4000不等,总计约1275个螺栓目标。数据集中的图像通过手持相机和无人机捕获,旨在覆盖尽可能多的自然环境情况。数据集创建过程中,考虑了多种实际条件,如不同的光照强度、阴影遮挡、大面积腐蚀等。NPU-BOLT数据集的应用领域主要集中在工程结构的实时或及时检测松动或脱落的螺栓,这对于保持结构安全和延长服务寿命至关重要。
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yolo-datasets
深度学习目标检测数据集/分割数据集最全最完整的数据集集合,包含电力电气领域、航空影像输电线路与输电塔分割、电力遥感风力发电机、安全带和安全绳检测、变压器漏油故障诊断、高压输电线故障检测、光伏热红外缺陷、风电光伏功率数据、变电站火灾、输电线路语义分割、配网缺陷检测、变电站设备目标检测、太阳能光伏电池板缺陷、pcb电路板检测、绝缘体检测、输电线路防震锤缺陷、电线冰雪覆盖、电力工程电网施工现场安全作业、螺丝识别检测、变电站电力设备的可见光和红外图像、无人机航拍输电线路悬垂线夹、电线线路表面损害、氧化锌避雷器破损识别、热斑光伏发电系统红外热图像等多个领域的数据集。
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SUN397
SUN397的全称是场景理解,是一个大规模的场景理解数据集。数据集包含899类别和130,519图像。该数据集包含397采样良好的类别,可用于评估许多最先进的场景识别算法。
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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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