Version 2|家庭关系数据集|冲突解决数据集
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DroneDeploy
DroneDeploy数据集,用于遥感影像分割 源地址:https://github.com/dronedeploy/dd-ml-segmentation-benchmark
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CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)
CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件,所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注,包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略,首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理,然后依据触发词字典进行预标注,经领域专家审核后形成事件模式。随后,通过人工分批、迭代标注并持续修正,直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集,对推动相关研究具有显著意义。
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CTooth
CTooth是首个开放源代码的3D牙科CT数据集,包含完整的牙齿标注。该数据集由杭州电子科技大学等机构创建,旨在为计算机辅助牙科诊断和治疗提供支持。数据集包含5504个标注的CBCT图像,来自22名患者,涵盖了牙齿位置、数量、修复、植入物和颌骨大小等结构变异。CTooth数据集的创建过程涉及使用ITKSNAP软件手动标注牙齿区域,并经过精细调整,整个过程耗时约10个月。该数据集主要应用于3D牙齿分割研究,解决手动标注主观性和耗时性的问题。
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riotu-lab/Synthetic-UAV-Flight-Trajectories
该数据集包含超过5000条随机无人机(UAV)轨迹,这些轨迹是在20小时的飞行时间内收集的,主要用于训练AI模型,如轨迹预测应用。数据集通过自动化管道生成和预处理无人机合成轨迹,使其可以直接用于AI模型训练。数据集的特点是参数化的轨迹,遵循预定义的模式,特别是圆形和无限路径。数据集的结构包括数据字段,如时间戳和无人机的3D位置(x, y, z坐标)。
hugging_face 收录