Cuneiform Tablet D|楔形文字数据集|古代文物数据集
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中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” (China Labor-force Dynamics Survey,简称 CLDS)是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容,CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查,系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响,建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库,从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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MID-Ship
MID-Ship是一个用于复杂海上船舶导航行为的数据集,由上海海事大学创建,旨在解决船舶目标检测中的遮挡和密集交互问题。该数据集包含5673张图像,总计135,884个精细标注的目标实例,涵盖多种海上场景,如不同天气条件下的船舶相遇、靠泊操作、小目标聚集和部分遮挡等。数据集通过高分辨率视频片段采集,覆盖43个不同的可航水域,并包含多种天气和光照条件,增强了数据集的多样性和实用性。MID-Ship主要应用于智能海上交通监控系统和自主船舶导航,旨在提高复杂环境下的船舶检测和跟踪能力,减少海上事故。
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