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Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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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。
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danaroth/whu_hi
WHU-Hi数据集(武汉无人机载高光谱图像)由武汉大学RSIDEA研究组收集和共享,可作为精确作物分类和高光谱图像分类研究的基准数据集。该数据集包含三个独立的无人机载高光谱数据集:WHU-Hi-LongKou、WHU-Hi-HanChuan和WHU-Hi-HongHu,均在中国湖北省的农业区域采集。这些数据集通过安装在无人机平台上的Headwall Nano-Hyperspec传感器获取,具有高空间分辨率(H2图像)。数据集预处理包括辐射校准和几何校正,使用仪器制造商提供的HyperSpec软件进行处理。每个数据集都包含了详细的采集时间、天气条件、传感器信息、飞行高度、图像尺寸、波段数量和空间分辨率等信息,并提供了不同作物类别的样本数量。
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VFXMaster
VFXMaster是一个基于参考的动态视觉特效生成框架,旨在解决传统特效制作资源密集、难以泛化的问题。通过上下文学习,该框架能够将参考视频中的复杂动态效果转移到用户提供的图像上。该数据集包含多样化的动态视觉效果类别,并且通过精心设计的上下文注意力掩码机制,模型能够从参考示例中学习到视觉效果,同时避免信息泄露。为了提升对未知特效的泛化能力,还设计了一种高效的单样本特效适配机制,通过学习一组可学习的概念增强标记来快速提高模型对未知特效的泛化能力。
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猫狗图像数据集
该数据集包含猫和狗的图像,每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像,用于模型的训练和评估。
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