有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
BangumiBase/narutoshippuden|动漫图像识别数据集|角色识别数据集
收藏hugging_face2024-03-20 更新2024-03-04 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/BangumiBase/narutoshippuden
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Bangumi Image Base of Naruto Shippuden数据集包含了《火影忍者疾风传》中的196个角色，共计36722张图片。需要注意的是，这些图片可能包含噪声，建议在使用前进行必要的预处理。
提供机构：
BangumiBase
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
Bangumi Image Base of Naruto Shippuden
数据集描述
该数据集包含《火影忍者疾风传》的图像，共检测到196个角色，总计36722张图像。
数据集大小
- 图像数量：36722张
- 角色数量：196个
数据质量
- 图像可能包含噪声，建议在使用前进行预处理以消除潜在的噪声样本（约1%的概率）。
数据集下载
完整数据集可在此处下载：all.zip
角色预览
以下是部分角色的图像预览和下载链接：
| # | 图像数量 | 下载链接 | 预览1 | 预览2 | 预览3 | 预览4 | 预览5 | 预览6 | 预览7 | 预览8 |
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（表格仅展示部分角色，完整表格请参见原文档）
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BangumiBase/narutoshippuden数据集的构建基于《火影忍者疾风传》这一经典动漫作品，涵盖了196个角色的36722张图像。该数据集通过系统化的图像采集与整理，确保了每个角色的图像数量分布合理，从而为深度学习模型提供了丰富的视觉素材。尽管数据集在构建过程中已尽力确保图像质量，但仍存在约1%的噪声样本，建议用户在使用前进行必要的预处理。
使用方法
使用该数据集时，用户可通过提供的下载链接获取完整的图像数据包。建议在训练模型前，对数据集进行预处理，以去除潜在的噪声样本，提升模型的训练效果。该数据集适用于多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，用户可根据具体任务需求选择合适的模型架构进行训练。此外，数据集的多样性也为多任务学习提供了可能，如同时进行角色识别与情感分析等。
背景与挑战
背景概述
BangumiBase/narutoshippuden数据集是由某研究团队创建的，专注于《火影忍者疾风传》这一动漫作品的图像数据集。该数据集包含了196个角色的36722张图像，旨在为动漫角色识别和图像分类等研究提供丰富的资源。数据集的创建时间未明确提及，但其发布为动漫图像处理领域的研究提供了宝贵的数据支持，尤其是在角色识别和图像分析方面，具有重要的学术和应用价值。
当前挑战
该数据集在构建过程中面临的主要挑战之一是图像质量的多样性和噪声问题。尽管数据集包含了大量图像，但约有1%的样本可能存在噪声，这要求用户在使用前进行必要的预处理。此外，由于动漫角色的多样性和复杂性，角色识别任务本身也具有较高的难度，尤其是在处理相似角色或不同姿态、表情下的角色时，模型的准确性和鲁棒性面临较大挑战。
常用场景
经典使用场景
BangumiBase/narutoshippuden数据集的经典使用场景主要集中在动漫角色识别与分类任务中。该数据集包含了36722张图像，涵盖了196个不同的角色，为深度学习模型提供了丰富的视觉素材。通过这些图像，研究者可以训练卷积神经网络（CNN）等模型，以实现对《火影忍者疾风传》角色的自动识别与分类，从而在动漫角色识别领域取得显著进展。
解决学术问题
该数据集解决了动漫角色识别中的关键学术问题，如角色图像的多样性和复杂性。由于动漫角色的外观在不同场景和情感表达下变化较大，传统的图像识别方法往往难以应对。通过利用BangumiBase/narutoshippuden数据集，研究者能够开发出更加鲁棒和精确的角色识别模型，推动了动漫图像识别技术的发展，并为相关领域的研究提供了宝贵的数据资源。
实际应用
在实际应用中，BangumiBase/narutoshippuden数据集可广泛应用于动漫产业的多个环节。例如，在动漫制作过程中，角色识别技术可以帮助自动标注和分类角色图像，提高制作效率。此外，该数据集还可用于开发动漫角色相关的娱乐应用，如角色识别游戏或虚拟现实体验，增强用户的互动体验。
数据集最近研究
最新研究方向
在动漫图像识别与分析领域，BangumiBase/narutoshippuden数据集的最新研究方向主要集中在图像分类与角色识别的深度学习模型优化上。该数据集包含了36722张图像，涵盖196个角色，为研究者提供了丰富的素材进行模型训练与验证。前沿研究不仅关注于提升模型的识别精度，还致力于解决数据集中的噪声问题，通过预处理技术减少潜在的干扰因素。此外，随着生成对抗网络（GANs）和自监督学习方法的兴起，研究者们也在探索如何利用这些技术提升角色识别的鲁棒性和泛化能力，从而推动动漫图像分析技术的进一步发展。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
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
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LibriSpeech
LibriSpeech 是一个大约 1000 小时的 16kHz 英语朗读语音语料库，由 Vassil Panayotov 在 Daniel Povey 的协助下编写。数据来自 LibriVox 项目的已读有声读物，并经过仔细分割和对齐。
OpenDataLab 收录
NASA Battery Dataset
用于预测电池健康状态的数据集，由NASA提供。
github 收录
NOAA ISD
NOAA ISD（Integrated Surface Database）是由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）维护的一个全球气象数据集。该数据集包含了从全球各地气象站收集的气象观测数据，包括温度、湿度、风速、气压等气象参数。数据涵盖了从1929年至今的长时间跨度，是气象研究和气候分析的重要数据来源。
www.ncei.noaa.gov 收录