S1-Figure3G
收藏HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
DAT
DAT是一个统一的跨场景跨领域基准,用于开放世界无人机主动跟踪。它提供了24个视觉复杂的场景,以评估算法的跨场景和跨领域泛化能力,并具有高保真度的现实机器人动力学建模。
github 收录
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。
github 收录
ArXiv
ArXiv数据集包含了来自arXiv.org的学术论文元数据,涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学等多个领域的研究论文。数据集包括论文的标题、作者、摘要、提交日期、修改日期、DOI(数字对象标识符)等信息。
www.kaggle.com 收录
ActivityNet Captions
The ActivityNet Captions dataset is built on ActivityNet v1.3 which includes 20k YouTube untrimmed videos with 100k caption annotations. The videos are 120 seconds long on average. Most of the videos contain over 3 annotated events with corresponding start/end time and human-written sentences, which contain 13.5 words on average. The number of videos in train/validation/test split is 10024/4926/5044, respectively.
Papers with Code 收录