AppendixS3_R_script

DataONE2013-09-18 更新2024-06-27 收录

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资源简介：

Scripts used for analyses in R.

创建时间：

2013-09-18

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数据主题

具身智能

数据集 4099个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

空间智能

数据集 21个

机构 5个

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

PRBench

PRBench是一个大规模专家标注的专业领域高风险推理基准测试数据集，当前版本覆盖法律和金融领域。包含1,100个专家编写的跨金融和法律领域的对话，19,356个专家策划的评估标准（每个任务10-30条），覆盖114个国家、47个美国司法管辖区和25个专业主题，并包含最具挑战性任务的硬子集（Finance-300, Legal-250）。

github 收录

PlantVillage

在这个数据集中，39 种不同类别的植物叶子和背景图像可用。包含 61,486 张图像的数据集。我们使用了六种不同的增强技术来增加数据集的大小。这些技术是图像翻转、伽玛校正、噪声注入、PCA 颜色增强、旋转和缩放。

OpenDataLab 收录

UAVDT Dataset

The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.

datasetninja.com 收录

EdNet

displayName: EdNet license: - CC BY-NC 4.0 paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1912.03072v3.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://github.com/riiid/ednet publisher: - University of Michigan - Yale University - University of California, Berkeley - Riiid AI Research tags: - Student Activities taskTypes: - Knowledge Tracing --- # 数据集介绍 ## 简介圣诞老人收集的各种学生活动的大规模分层数据集，一个配备人工智能辅导系统的多平台自学解决方案。 EdNet 包含 2 年多来收集的 784,309 名学生的 131,441,538 次互动，这是迄今为止向公众发布的 ITS 数据集中最大的。资料来源：EdNet：教育中的大规模分层数据集 ## 引文 ``` @inproceedings{choi2020ednet, title={Ednet: A large-scale hierarchical dataset in education}, author={Choi, Youngduck and Lee, Youngnam and Shin, Dongmin and Cho, Junghyun and Park, Seoyon and Lee, Seewoo and Baek, Jineon and Bae, Chan and Kim, Byungsoo and Heo, Jaewe}, booktitle={International Conference on Artificial Intelligence in Education}, pages={69--73}, year={2020}, organization={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}

魔搭社区收录

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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