Sweden Cancer Registry 1976 - CI5|癌症统计数据集|公共卫生数据集
收藏China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
MIDV-500
该数据集包含使用移动设备拍摄的不同文档图像,这些图像通常具有投影变形。数据集分为训练和测试两部分,其中训练部分包含30种文档类型,测试部分包含20种,在应用神经网络之前,所有图像都被缩放到统一的宽度,宽度为400像素。该数据集的任务是进行消失点检测。
arXiv 收录
fruits_weight
该数据集用于训练和改进YOLOv8-seg模型,用于水果成熟度的识别与分割。数据集包含12个类别,涵盖了从生鲜水果到成熟水果的不同阶段,具体类别包括:生芒果(Raw_Mango)、熟芒果(Ripe_Mango)、熟葡萄(ripe grape)、熟苹果(ripe_apple)、熟橙子(ripe_orange)、熟石榴(ripe_pomegranate)、半熟葡萄(semiripe grape)、半熟苹果(semiripe_apple)、未熟葡萄(unripe grape)、未熟苹果(unripe_apple)、未熟橙子(unripe_orange)和未熟石榴(unripe_pomegranate)。数据集的丰富性和多样性使其成为训练水果成熟度识别模型的理想选择。
github 收录
NIH Chest X-rays
Over 112,000 Chest X-ray images from more than 30,000 unique patients
kaggle 收录
RDD2022
RDD2022是一个多国图像数据集,用于自动道路损伤检测,由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像,标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集,旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试,特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。
arXiv 收录
