Realistic Digital City Dataset (Full Version)

NIAID Data Ecosystem2026-05-01 收录

深度估计

鲁棒性测试

数据链接：

https://figshare.com/articles/dataset/Realistic_Digital_City_Dataset_Full_Version_/22888097 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

RDCD consists of high-resolution RGB images and corresponding ground-truth depth images in 12 adverse disturbances.

创建时间：

2023-05-18

AutoElicit-Bench

计算机安全

鲁棒性测试

AutoElicit-Bench 是一个包含117条人工验证的扰动指令的基准数据集，用于评估计算机使用代理（CUAs）在面临意外行为时的鲁棒性。这些扰动指令通过AutoElicit框架从Claude 4.5 Haiku（50条）和Claude 4.5 Opus（67条）模型中成功诱发，均基于OSWorld任务进行最小化修改，旨在触发非恶意意图下的不安全行为。数据集包含以下字段：任务ID（task_

Hugging Face2026-02-10 更新250

AdamYao/3D_Visual_Illusion_Depth_Estimation

视觉错觉

深度估计

3D视觉错觉深度估计数据集，包含左右立体图像、单目估计的深度图以及错觉区域掩码，用于立体和单目深度估计研究。

Hugging Face2025-10-10 更新170

DepthDCF: Multisensor Fusion-basedHigh-Quality Depth Estimation Dataset forDynamic Coal Flow

深度估计

煤炭工业

A high-quality dynamic coal flow monocular depth estimation dataset, based onmulti-sensor fusion, is presented to provide reliable support for the coal industry’sproduction, transportation, and proces

Figshare2025-06-23 更新50

2023基于室内图像与文本目标、图像与描述文本的词级扰动稳定性测试（C2C-R）数据集

指代表达式

鲁棒性测试

该数据集在2023年提出，是一个由多场景多类别图片和以指代目标为中心的指代表达文本组成的指代表达理解鲁棒性测试数据集。该数据集共包含223个图像，总共338个鲁棒性测试样例。其中，鲁棒性样例被分为文本变化而指代目标变化（Change2Change, C2C）和文本变化而指代目标不变（Change2Remain, C2R）两部分。具体来说，对于原有的这338个指代表达理解任务的数据样例，我们对指代表

国家基础学科公共科学数据中心180

prli/wiki-full_draft_chopped-rare-qwen-alpha0-80_perturb

鲁棒性测试

数据增强验证

--- dataset_info: features: - name: text dtype: string - name: synonym_substitution dtype: string - name: butter_fingers dtype: string - name: random_deletion dtype: string

Hugging Face2026-04-27 更新60

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