Data from: "Transcriptome resources for the oriental rat flea and primary plague vector, Xenopsylla cheopis" in Genomic Resources Notes Accepted 1 August 2015 to 31 September 2015
收藏OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
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flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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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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THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心(CSLT)发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下,由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统,原名“TCMSD”,意思是“清华连续普通话语音数据库”,时隔13年出版,由王东博士发起,并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此,该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
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