Population_Validation
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CampusGuard数据集专门针对校园环境中的学生行为进行标注与分类,旨在为改进YOLOv8模型提供丰富的训练样本。该数据集包含五个主要类别,分别是“使用手机”、“未佩戴头盔”、“睡觉”、“三人组行为”和“暴力行为”。这些类别不仅涵盖了课堂内外的常见行为,还反映了校园安全与学生行为管理的多样性。
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福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图
该数据为福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图,数据为矢量数据,包括行政单元、行政代码、类型、类型代码、标准类型、标准类型代码等属性字段,该数据为森林资源清查、规划设计等提供数据支撑服务。
国家林业和草原科学数据中心 收录
Chest X-ray Images (Pneumonia)
该项目使用的数据集来自Kaggle,包含两类胸部X光图像:正常和肺炎。数据集分为训练集和测试集,用于训练和评估深度学习模型,以检测肺炎。
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Club Football Match Data (2000 - 2025)
该数据集提供了一个简单的入口,用于分析全球27个国家和42个联赛的足球比赛数据,包括英超、德甲和西甲等顶级联赛。数据涵盖了从2000/01赛季到2024/25赛季的最新比赛结果。数据集还包括Elo评分,每月的1号和15号对欧洲约500支最佳球队进行快照。
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CODrone
CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集,它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像,增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像,捕获自五个城市的真实无人机飞行,涵盖了各种城市和工业环境,包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力,它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度,从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注,总计超过 590,000 个标记实例。总体而言,这项工作构建了一个综合数据集和基准,用于城市无人机场景中的定向目标检测,旨在满足该领域的研究和实践应用需求。
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