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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
Other-Animals-10
该数据集包含103张图像,每张图像对应一个动物标签,标签类别包括熊、蜜蜂、甲虫等34种动物。数据集仅包含一个训练集,用于训练模型。
huggingface 收录
PartNet
我们介绍了PartNet: 一个一致的、大规模的三维对象数据集,用细粒度的、实例级的和分层的三维零件信息进行注释。我们的数据集包括573,585个零件实例,超过26,671个3D模型,涵盖24个对象类别。该数据集支持并充当许多任务的催化剂,例如形状分析,动态3D场景建模和仿真,可承受分析等。使用我们的数据集,我们建立了用于评估3D零件识别的三个基准任务: 细粒度语义分割,分层语义分割和实例分割。我们对四种最先进的3D深度学习算法进行了基准测试,用于细粒度语义分割,并对三种基线方法进行了基准测试。我们还提出了一种新颖的零件实例分割方法,并证明了其优于现有方法的性能。
OpenDataLab 收录
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。
arXiv 收录
DUO (Detecting Underwater Objects)
检测水下物体 (DUO) 包含一组具有更合理注释的不同水下图像。相应的基准测试为学术研究和工业应用提供了 SOTA(在 MMDtection 框架下)的效率和准确性指标,其中 JETSON AGX XAVIER 用于评估检测器速度以模拟机器人嵌入式环境。
OpenDataLab 收录
