Data from: Evolution of increased survival in RNA viruses specialized on cancer-derived cells
收藏PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
BraTS
BraTS(Brain Tumor Segmentation)数据集是一个专门用于脑肿瘤分割研究的数据集。它包含了多模态的MRI图像,包括T1、T1c(对比增强T1)、T2和FLAIR序列,以及相应的肿瘤分割标签。数据集主要用于评估和比较不同脑肿瘤分割算法的效果。
www.med.upenn.edu 收录
Animals 10 种动物图像数据集
该数据集包含约 28K 个中等质量的动物图像,属于 10 个类别:狗、猫、马、蜘蛛、蝴蝶、鸡、羊、牛、松鼠、大象。
超神经 收录
CMU-MOSI
CMU-MOSI数据集包括了从93个YouTube的视频中获取的2199个独白类型的短视频片段。每个片段都是一个独立的多模态示例,其中图像、文本和音频占比是均匀的,情感分数取值为[-3,+3],表示从强负向到强正向情感。
DataCite Commons 收录
FishBase Distribution
FishBase Distribution 数据集包含了全球鱼类的分布信息,包括鱼类的地理分布、栖息地类型、分布范围等详细数据。
www.fishbase.se 收录
