Smallest book in the world, 1952|微型书籍数据集|历史文献数据集
收藏URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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AirSafe_DB
该数据集包含了从Plane Crash Info网站上抓取的飞机事故的结构化信息,原始数据为CSV格式,经过AI模型处理后生成了标准化的JSON格式数据。数据集包含5049条记录,每条记录包括事故信息(日期、时间、地点等)、飞机信息(运营商、航班号、机型等)、伤亡统计(总死亡人数、机组人员、乘客、地面人员等)、事故摘要(事故描述、事故类型、飞行阶段等)等内容。数据经过标准化处理,确保数据质量和一致性,适用于分析和研究。
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MMOral
MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像,涵盖了多种任务类型,如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外,我们还提出了MMOral-Bench,这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现,发现即使是表现最好的模型GPT-4o,也只能达到41.45%的准确率,这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展,我们还提出了OralGPT,它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是,一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升,例如,OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力,并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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STKit
STKit是一个旨在增强视觉语言模型(VLMs)在动态视频中进行时空推理能力的数据集,包含现实世界视频的3D注释,详细描述了对象的运动动力学,如旅行距离、速度、移动方向等。该数据集通过结合标注数据和伪标签数据,支持LLaVA-OneVision模型的微调,以生成具备时空推理能力的ST-VLM模型。
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