Experimental data subject 2: 6/6
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。
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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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波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于回归任务,尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。
阿里云天池 收录
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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中国近海地形数据集(渤海,黄海,东海,南海)
本数据集包含历年来通过收集和实测方法取得的中国近海水深点数据、地形图数据(ArcGIS格式),以及黄河口、莱州湾东部、辽东湾、山东南部沿海、南海部分海域的单波束、多波束水深测量数据,包括大尺度的低密度水深数据与局部高密度水深数据。
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