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August 2019 Ningaloo DMR BRUV field trip - part 3 of 5|海洋生物学数据集|水下视频技术数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-29 收录
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https://data.csiro.au/collections/collection/CIcsiro:48752v1/DItrue
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Name, Brief Description and owner: Baited Remote Underwater stereo-Video (BRUV) systems (6 in total) were used. All equipment (BRUVs, weights, cameras, lights, ropes, etc.) belonged to UWA Relevant component details: make, model, serial number, firmware version, settings: Stereo‐BRUV systems consisted of a frame, protecting 2 convergent video cameras inside waterproof housings (plus one rear-facing video camera) and 2 lights (one forward-facing and one rear-facing), attached to a base bar, with a baited container fixed in front of the cameras. Systems were tethered by rope to surface buoys to facilitate relocation and retrieval. Weights were added to frames due to the current and depth in the area. Cameras used: 2 x Canon HG 25 (forward facing) with the follow settings: • Focus: Manual (3.0m) • Rec Program: P) • Image stabilizer: OFF • Facial recognition: OFF • Recording mode: MXP • Frame rate: PF25 1 x GoPro Hero 3+ (backwards facing), taking photos every 60 seconds. Cameras were calibrated at UWA prior to and at the conclusion of the field trip, using SeaGIS software Cal. Contains files: 8.01.*.avi to 12.11.*.avi
创建时间：
2023-06-28
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
福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图
该数据为福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图，数据为矢量数据，包括行政单元、行政代码、类型、类型代码、标准类型、标准类型代码等属性字段，该数据为森林资源清查、规划设计等提供数据支撑服务。
国家林业和草原科学数据中心 收录
核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据
1.对核电厂焊缝射线质量、缺陷进行智能精准识别与评定，为核电厂焊缝射线质量智能评定模型提供训练数据，提高核电厂焊缝射线评定标准的准确性，进一步提升核电厂焊缝射线质量。 2.能够为核电厂焊缝质量控制提供决策依据，通过焊缝质量、缺陷训练数据持续优化模型检测标准，进一步保障核电站设备安全和长期稳定运行。数据收集和处理： 步骤1数据收集：方式一：通过使用数字射线检测设备采集获取原始焊缝图像数据；方式二：通过高分辨率扫描设备对传统射线底片影像数据转化为原始焊缝图像数据。 步骤2数据处理：对收集到的原始焊缝图像数据进行图像预处理，去除图像噪声、矫正图像畸变，统一图像尺寸（将图像的高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）统一为3580×780（像素），确保原始焊缝图像数据质量和一致性。 步骤3数据标注：使用图像标注工具对原始焊缝图像数据的Filename(文件名)、Shapes（形状）、imagePath(路径)、imageData（图像数据）、imageHeight（图像高度）、imageWidth（图像宽度）等字段进行数据标注。其中：Filename(文件名)按照image_XXX.json按序号依次标注；Shapes（形状）字段中的label（标签）用于标注缺陷类型，缺陷类型标签包括5个缺陷等级：liewen（裂纹）、qikong（气孔）、jiazha(夹渣)、weironghe（未熔合）、weihantou(未焊透)，points(位置)用于标记缺陷在图像中的位置，通过坐标的形式进行标注，shape_type（形状类型）为用于框选缺陷的形状，在本数据标注过程中均使用rectangle（矩形）框进行框选，在同一个焊缝图像数据中可能存在多个缺陷，在进行数据标注的过程中Shapes（形状）可能包含多个缺陷；imagePath(路径)用于标记生成标注文件的存储位置，存储在图像的同一路径（文件夹）下；imageData（图像数据）为对通过数据收集阶段获取到的原始焊缝图像数据进行标注，按照image_XXX.tiff进行命名存储；对图像高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）分别标注为3580和780。通过以上数据标注过程确保为后续模型训练提供高质量的标注数据。 通过使用核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据能够构建例如：卷积神经网络（CNN）的自动识别模型，实现核电厂焊缝射线图像缺陷的自动识别并和缺陷类型的标注，辅助人工评定工作，提升检测效率和准确度。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
TCM-Tongue
TCM-Tongue是一个专门用于人工智能辅助中医舌诊的标准化舌像数据集，包含6719张在标准化条件下捕获的高质量图像，并标注了20种病理症状类别（平均每张图像有2.54个经过临床验证的标签，所有标签均由持有执照的中医执业医师验证）。数据集支持多种标注格式（COCO、TXT、XML），以方便广泛使用，并使用九种深度学习模型进行了基准测试，以展示其在人工智能开发中的实用性。该资源为推进可靠的中医计算工具提供了关键基础，填补了该领域的数据短缺，并通过标准化、高质量的诊断数据促进了人工智能在研究和临床实践中的整合。
arXiv 收录
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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