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收藏PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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LinkedIn Salary Insights Dataset
LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。
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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。
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基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集(2000-2022)
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0),SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度(10-100cm)的高时空分辨率土壤湿度,数据单位为0.001m³/m³,缺失值为-999,投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准,使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数(LAI)、土地覆盖类型(Landtypes)、地形(DEM)和土壤特性(Soil properties)作为协变量,通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度,时间尺度上:ubRMSE为0.041-0.052,R为0.883-0.919;空间尺度上:ubRMSE为0.045-0.051,R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度,它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模,尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述,请阅读说明文档。为便于使用,本研究提供了两种不同分辨率的版本:30 秒(~1km)和0.1度(~9km)。
国家青藏高原科学数据中心 收录
De-Solar Dataset
De-Solar Dataset是一个基于无人机的高质量数据集,用于支持太阳能光伏系统中的障碍物定位和性能评估。它包含超过3,500张手动标记的图像,拍摄高度在15到50英尺之间,每张图像都标注了常见表面障碍物的多边形掩码,如树枝、泥土、树叶、鸟粪和纸张。除了图像数据外,数据集还包括时间戳对齐的电压读数与环境元数据,能够详细分析特定障碍物如何影响面板性能。数据集位于De-Solar Dataset文件夹中,并分为以下组件:Voltage_Data/(包含图像路径、电压读数和环境变量的Excel文件)、Original/(包括原始无人机图像、对应的标注JSON文件和分割掩码)、Cropped_Folder/(包含从原始图像中提取的太阳能电池板的裁剪图像,用于模型训练)、Ground_Folder/(包含数据集中的地面图像)、SolarPV/(包含Solarformer++的数据集)。
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