Telephone complaints, specific incidents, 1990 Dec. - 1991 June|警察行为数据集|公共投诉数据集
收藏PRBench
PRBench是一个大规模专家标注的专业领域高风险推理基准测试数据集,当前版本覆盖法律和金融领域。包含1,100个专家编写的跨金融和法律领域的对话,19,356个专家策划的评估标准(每个任务10-30条),覆盖114个国家、47个美国司法管辖区和25个专业主题,并包含最具挑战性任务的硬子集(Finance-300, Legal-250)。
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COCA (Corpus of Contemporary American English)
COCA是一个包含超过5.2亿词的英语语料库,涵盖了从1990年至今的文本。它包括口语、小说、流行杂志、报纸和学术文章五种文体,旨在反映当代美国英语的使用情况。
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核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据
1.对核电厂焊缝射线质量、缺陷进行智能精准识别与评定,为核电厂焊缝射线质量智能评定模型提供训练数据,提高核电厂焊缝射线评定标准的准确性,进一步提升核电厂焊缝射线质量。 2.能够为核电厂焊缝质量控制提供决策依据,通过焊缝质量、缺陷训练数据持续优化模型检测标准,进一步保障核电站设备安全和长期稳定运行。数据收集和处理: 步骤1数据收集:方式一:通过使用数字射线检测设备采集获取原始焊缝图像数据;方式二:通过高分辨率扫描设备对传统射线底片影像数据转化为原始焊缝图像数据。 步骤2数据处理:对收集到的原始焊缝图像数据进行图像预处理,去除图像噪声、矫正图像畸变,统一图像尺寸(将图像的高度(imageHeight)和宽度(imageWidth)统一为3580×780(像素),确保原始焊缝图像数据质量和一致性。 步骤3数据标注:使用图像标注工具对原始焊缝图像数据的Filename(文件名)、Shapes(形状)、imagePath(路径)、imageData(图像数据)、imageHeight(图像高度)、imageWidth(图像宽度)等字段进行数据标注。其中:Filename(文件名)按照image_XXX.json按序号依次标注;Shapes(形状)字段中的label(标签)用于标注缺陷类型,缺陷类型标签包括5个缺陷等级:liewen(裂纹)、qikong(气孔)、jiazha(夹渣)、weironghe(未熔合)、weihantou(未焊透),points(位置)用于标记缺陷在图像中的位置,通过坐标的形式进行标注,shape_type(形状类型)为用于框选缺陷的形状,在本数据标注过程中均使用rectangle(矩形)框进行框选,在同一个焊缝图像数据中可能存在多个缺陷,在进行数据标注的过程中Shapes(形状)可能包含多个缺陷;imagePath(路径)用于标记生成标注文件的存储位置,存储在图像的同一路径(文件夹)下;imageData(图像数据)为对通过数据收集阶段获取到的原始焊缝图像数据进行标注,按照image_XXX.tiff进行命名存储;对图像高度(imageHeight)和宽度(imageWidth)分别标注为3580和780。通过以上数据标注过程确保为后续模型训练提供高质量的标注数据。 通过使用核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据能够构建例如:卷积神经网络(CNN)的自动识别模型,实现核电厂焊缝射线图像缺陷的自动识别并和缺陷类型的标注,辅助人工评定工作,提升检测效率和准确度。
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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"}
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中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
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