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收藏LinkedIn Salary Insights Dataset
LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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Twitter15 and Twitter16
Twitter15和Twitter16是用于谣言检测的数据集,包含了2015年和2016年Twitter上的推文及其相关信息。数据集包括推文的文本内容、用户信息、时间戳以及推文是否为谣言的标签。
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TongueDx Dataset
TongueDx数据集是一个专为远程舌诊研究设计的综合性舌象图像数据集,由香港理工大学和新加坡管理大学的研究团队创建。该数据集包含5109张图像,涵盖了多种环境条件下的舌象,图像通过智能手机和笔记本电脑摄像头采集,具有较高的多样性和代表性。数据集不仅包含舌象图像,还提供了详细的舌面属性标注,如舌色、舌苔厚度等,并附有受试者的年龄、性别等人口统计信息。数据集的创建过程包括图像采集、舌象分割、标准化处理和多标签标注,旨在解决远程医疗中舌诊图像质量不一致的问题。该数据集的应用领域主要集中在远程医疗和中医诊断,旨在通过自动化技术提高舌诊的准确性和可靠性。
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SATIR
SATIR是由北京航空航天大学创建的大规模热红外图像分割数据集,包含超过100,000张带有像素级标注的图像。该数据集涵盖了城市、室内外、航空等多种场景,旨在通过利用Segment Anything Model (SAM) 生成的伪标签进行预训练,提高特定类别的热红外图像分割精度。数据集的创建过程涉及使用SAM模型对未标记的热红外图像进行分割,生成高质量的分割掩码,进而构建伪标签。SATIR数据集的应用领域主要集中在热红外图像的分割任务,特别是在标注困难的情况下,提供了一种有效的预训练解决方案。
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