Minute book no. 2, PMU, 1917-1922|宗教组织数据集|会议记录数据集
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在解决基础应用数学问题时,模型往往主要依赖于浅层启发式方法,而非进行深度推理。因此,一个更具挑战性且经过可靠评估的SVAMP数据集被引入。该数据集改编自现有的数据集,用于评估模型在数学问题解决和推理能力方面的敏感性,其难度保持在相当于小学四年级的水平。
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LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
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鱼类目标检测数据集
本数据集专为改进YOLOv8的鱼类目标检测系统而设计,包含了丰富的鱼类图像数据,旨在为研究人员和开发者提供一个高质量的训练基础。数据集的总图像数量达到了7480张,涵盖了30个不同的鱼类类别,展现了水生生态系统的多样性和复杂性。这些图像不仅为模型训练提供了充足的样本,还确保了模型在实际应用中的泛化能力。
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Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准,专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧,总计400,000个实例,从不同高度和视角(5至260米,0至90度)捕获,并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距,特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据,如高度、视角和速度,支持多模态系统的开发,以提高检测的准确性和速度。此外,数据集还包括多光谱图像,利用非可见光谱(如近红外和红边光谱)来增强人类检测能力。
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