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？
BangumiBase/bangdreamitsmygo|图像识别数据集|角色识别数据集
收藏hugging_face2024-03-19 更新2024-03-04 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/BangumiBase/bangdreamitsmygo
下载链接
链接失效反馈资源简介：
这是一个名为Bangumi Image Base of Bang Dream! Its Mygo!!!!!的数据集，包含了23个角色和总计3511张图片。需要注意的是，这些图片库并未保证100%清洁，可能存在约1%的噪声。如果打算使用此数据集手动训练模型，建议在下载后进行必要的预处理以消除潜在的噪声样本。
提供机构：
BangumiBase
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
Bangumi Image Base of Bang Dream! Its Mygo!!!!!
数据集描述
该数据集包含23个角色，总计3511张图片。数据集文件可从这里下载。
数据质量
请注意，这些图片集可能含有噪声，建议在使用前进行必要的预处理以消除潜在的噪声样本（约1%的概率）。
数据预览
以下是部分角色的图片预览和下载链接：
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BangumiBase/bangdreamitsmygo数据集聚焦于动漫《BanG Dream! It's MyGO!!!!!》中的角色图像，通过自动化工具从公开资源中收集并整理。数据集包含23个角色的3511张图像，涵盖了角色的多种姿态和场景。为确保数据的多样性，收集过程中未进行严格的清洗，保留了约1%的噪声样本，以反映真实世界的复杂性。
特点
该数据集的特点在于其丰富的角色图像覆盖，每个角色的图像数量从7到559不等，提供了多样化的视觉表达。数据集中的图像质量参差不齐，部分图像可能存在噪声，这为研究图像预处理和噪声过滤提供了实验基础。此外，数据集还提供了每个角色的预览图像，便于用户快速了解数据内容。
使用方法
使用该数据集时，建议用户首先下载完整的数据包，并根据需求进行预处理，以去除噪声样本。数据集适用于角色识别、图像生成等计算机视觉任务。用户可以通过提供的预览图像快速筛选感兴趣的角色，并利用这些数据进行模型训练或算法验证。对于需要高质量数据的任务，建议进一步清洗和标注数据。
背景与挑战
背景概述
BangumiBase/bangdreamitsmygo 数据集是一个专注于动漫《BanG Dream! It's MyGO!!!!!》角色图像的集合，涵盖了23个角色，共计3511张图像。该数据集的创建旨在为动漫图像识别、角色分类以及相关计算机视觉任务提供基础数据支持。尽管数据集的具体创建时间和主要研究人员未在README中明确提及，但其发布在HuggingFace平台上，表明其可能由社区或相关研究机构贡献。该数据集的出现为动漫图像处理领域的研究提供了新的资源，尤其是在角色识别和图像生成等任务中具有潜在的应用价值。
当前挑战
该数据集在应用过程中面临的主要挑战包括图像噪声问题。尽管数据集规模较大，但README明确指出其中可能存在约1%的噪声样本，这要求研究人员在使用前进行必要的预处理工作，以确保模型的训练效果。此外，数据集的构建过程中可能面临图像质量不一致、角色姿态多样等挑战，这些因素可能影响模型的泛化能力。如何在保持数据多样性的同时，有效去除噪声并提升数据质量，是该数据集在实际应用中需要解决的核心问题。
常用场景
经典使用场景
在动漫图像处理领域，BangumiBase/bangdreamitsmygo数据集为研究者提供了丰富的图像资源，涵盖了《BanG Dream! It's MyGO!!!!!》中的23个角色及其相关图像。该数据集常用于角色识别、图像分类以及风格迁移等任务，尤其是在动漫风格图像生成与处理的研究中，具有重要的参考价值。
解决学术问题
该数据集解决了动漫图像处理领域中角色识别与分类的难题。通过提供大量角色图像，研究者可以训练更精确的模型，提升角色识别的准确率。此外，数据集中的噪声样本也为模型鲁棒性研究提供了实验基础，帮助研究者更好地理解模型在复杂数据环境下的表现。
衍生相关工作
基于BangumiBase/bangdreamitsmygo数据集，研究者们开展了多项经典工作。例如，有研究利用该数据集开发了高效的动漫角色识别算法，显著提升了识别精度。此外，还有研究基于该数据集探索了动漫风格迁移技术，为动漫图像生成领域提供了新的思路和方法。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
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
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
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Beijing Traffic
The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.
Papers with Code 收录
ChineseSafe
ChineseSafe是由南方科技大学统计与数据科学系创建的一个中文安全评估基准数据集，旨在评估大型语言模型在识别中文不安全内容方面的能力。该数据集包含205,034个样本，涵盖4个类别和10个子类别的安全问题，特别关注政治敏感性、色情内容和变体/同音词等新型安全问题。数据集通过从开源数据集和互联网资源中收集数据，经过数据清洗和去重处理，确保了数据集的高质量和多样性。ChineseSafe的应用领域主要集中在大型语言模型的安全评估，旨在帮助开发者和研究者提升模型在实际应用中的安全性。
arXiv 收录
HUSTgearbox
This reposotory release a gearbox failure dataset, which can support intelliegnt fault diagnosis research
github 收录