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Dinosaurs|恐龙数据集|生物分类数据集
收藏huggingface2024-08-16 更新2024-12-12 收录
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https://huggingface.co/datasets/bigdata-pw/Dinosaurs
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Dinosaurs数据集包含321种恐龙的详细信息，包括名称、发音、大小、图片等元数据。数据集的许可证是Open Data Commons Attribution License (ODC-By) v1.0。数据集可用于恐龙分类和扩散模型训练等任务。
创建时间：
2024-08-16
原始信息汇总
数据集卡片 for Dinosaurs
数据集详情
数据集描述
- 名称: Dinosaurs
- 数量: 321种恐龙
- 内容: 包含恐龙的名称、发音、大小、图像等元数据
- 来源: 感谢Natural History Museum
- 维护者: hlky
- 许可证: Open Data Commons Attribution License (ODC-By) v1.0
用途
- 恐龙分类
- 扩散模型训练
- 使用ControlNet生成更大的合成恐龙数据集
引用信息
@misc{Dinosaurs, author = {hlky}, title = {Dinosaurs}, year = {2024}, publisher = {hlky}, journal = {Hugging Face repository}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/bigdata-pw/Dinosaurs}} }
归属信息
包含来自Dinosaurs的信息，该信息根据ODC Attribution License提供。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Dinosaurs数据集由hlky精心构建，收录了321种恐龙的详细信息，包括名称、发音、体型、图像等元数据。数据来源于英国自然历史博物馆的恐龙目录，确保了数据的权威性和准确性。数据集以Parquet格式存储，便于高效读取和处理。
特点
该数据集涵盖了丰富的恐龙种类，每种恐龙均配有详细的元数据和图像，为研究者提供了全面的信息支持。数据集特别适用于文本到图像、图像到文本以及图像分类等任务，能够满足多样化的研究需求。此外，数据集的开放许可（ODC-By）为学术和商业用途提供了灵活的使用权限。
使用方法
Dinosaurs数据集可用于恐龙分类、扩散模型训练等任务。研究者可通过Hugging Face平台直接访问数据集，并利用其丰富的元数据和图像资源进行模型训练和实验。结合ControlNet等技术，还可生成更大规模的合成恐龙数据集，进一步拓展研究边界。
背景与挑战
背景概述
Dinosaurs数据集由hlky于2024年创建，旨在为古生物学和计算机视觉领域的研究提供丰富的恐龙图像和元数据资源。该数据集包含321种恐龙的详细信息，涵盖了名称、发音、体型、图像等多元数据，数据来源于英国自然历史博物馆的恐龙目录。该数据集的发布为恐龙分类、扩散模型训练等任务提供了重要支持，尤其在图像生成和分类任务中具有广泛的应用潜力。通过结合ControlNet等技术，该数据集还可用于生成更大规模的合成恐龙数据集，进一步推动相关领域的研究进展。
当前挑战
Dinosaurs数据集在应用过程中面临的主要挑战包括恐龙图像的多样性和复杂性。由于恐龙种类繁多，形态各异，图像分类任务需要处理大量的类别间相似性和差异性，这对模型的泛化能力提出了较高要求。此外，数据集的构建过程中，如何确保图像质量和元数据的准确性也是一大挑战，尤其是在处理历史图像和不同来源的数据时，数据清洗和标注的准确性直接影响模型的表现。同时，如何利用该数据集生成高质量的合成图像，以扩展数据规模并提升模型性能，也是当前研究中的一个重要难题。
常用场景
经典使用场景
在古生物学和计算机视觉领域，Dinosaurs数据集被广泛应用于恐龙图像的分类与识别研究。通过该数据集，研究者能够训练深度学习模型，以高精度识别不同种类的恐龙，并进一步分析其形态特征。此外，该数据集还被用于生成合成数据，以扩展训练样本的多样性，提升模型的泛化能力。
衍生相关工作
基于Dinosaurs数据集，研究者开发了多种深度学习模型，如基于ControlNet的恐龙图像生成模型，以及用于恐龙分类的卷积神经网络。这些工作不仅提升了恐龙图像处理的精度，还为古生物学研究提供了新的技术手段。此外，该数据集还催生了多个跨学科研究项目，推动了古生物学与计算机科学的深度融合。
数据集最近研究
最新研究方向
在古生物学与人工智能交叉领域，Dinosaurs数据集为研究者提供了丰富的恐龙图像与元数据，推动了基于深度学习的图像生成与分类技术的创新应用。近期研究聚焦于利用该数据集训练扩散模型（Diffusion Models），以生成高质量的合成恐龙图像，进一步扩展数据集的规模与多样性。此外，结合ControlNet技术，研究者能够生成更具细节与真实感的恐龙图像，为古生物复原与教育领域提供了新的可能性。这一研究方向不仅提升了图像生成模型的性能，也为古生物学研究提供了新的工具与方法，具有重要的学术与应用价值。
以上内容由AI搜集并总结生成
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
MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建，包含超过420小时的2D视频，涵盖20种不同语言，旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集，每段视频都配有语言标签和伪转录，部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证，确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力，通过引入语言特定风格嵌入，使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
arXiv 收录
中国行政区划shp数据
中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据，目前不同来源的全国行政区划数据非常多，但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此，锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础，辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据，参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础，具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。 中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日，包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图，按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日，我国共有34个省级单位，分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日，我国共有333个地级单位，分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟，其中38个矢量要素未纳入统计（比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等）。截止2023年1月1日，我国共有2843个县级单位，分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区，其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴（比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等）。
CnOpenData 收录
YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型，包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本，未来计划支持更多版本。
github 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度，中国近海台风路径数据集，包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。 数据源为获取温州台风网(http://www.wztf121.com/)的真实观测路径数据，经过处理整合后形成文件，如使用csv文件需使用文本编辑器打开浏览，否则会出现乱码，如要使用excel查看数据，请使用xlsx的格式。
国家海洋科学数据中心 收录