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？
2020年用于深度学习的多类杂草物种图像数据集|深度学习数据集|杂草分类数据集
收藏国家农业科学数据中心2022-07-07 更新2024-03-07 收录
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https://www.agridata.cn/data.html#/datadetail?id=289869
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链接失效反馈资源简介：
DeepWeeds数据集旨在为基于深度学习的杂草种类分类提供大量杂草图像。该数据集共包含17,509 张红绿蓝图像，这些图像为jpg格式，大小为256×256像素，由定制的地上杂草控制机器人采集，用于自然田间条件下的八种杂草和各种非杂草植物。数据采集过程中无照明控制。每个杂草种类均有1000多张图像，均为训练复杂深度学习模型所需要的图像。该数据集为每个图像提供类标签，尤其有助于研究杂草分类工作。但未提供像素级注释时，不能轻易用于杂草分割和本土化。https://github.com/AlexOlsen/DeepWeeds
创建时间：
2022-07-07
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
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
AI_Studio 收录
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录
VQA
我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题，任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景，例如帮助视障人士，问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域，包括背景细节和底层上下文。因此，与生成通用图像说明的系统相比，在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外，VQA 适合自动评估，因为许多开放式答案仅包含几个单词或一组封闭的答案，可以以多项选择的形式提供。我们提供了一个数据集包含 100，000 的图像和问题并讨论它提供的信息。提供了许多 VQA 基线，并与人类表现进行了比较。
OpenDataLab 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
UAVDT
UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建，包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像，覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标，每帧均标注了边界框及多达14种属性，如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究，解决高密度、小目标、相机运动等挑战，适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。
arXiv 收录