five

浦城县疾控中心通讯录

收藏
福建省公共数据资源统一开放平台2024-08-20 更新2024-08-17 收录
下载链接:
https://data.fujian.gov.cn/#/oportal/catalog/details?catalogID=105002000000/821257
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
南平市政务信息资源开放目录
提供机构:
南平市数字福建闽北工程建设领导小组办公室
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

糖尿病预测数据集

糖尿病相关的医学研究或者健康数据

AI_Studio 收录

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。

arXiv 收录

中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)

1945-2024年度,中国近海台风路径数据集,包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。时间为北京时间。

国家海洋科学数据中心 收录

DIV2K

displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始,我们获得相应的低分辨率图像,并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像,低分辨率从挑战开始提供,并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时,高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像,并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}

魔搭社区 收录

RDD2022

RDD2022是一个多国图像数据集,用于自动道路损伤检测,由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像,标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集,旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试,特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。

arXiv 收录