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Society, 1951|社交活动数据集|历史照片数据集
收藏Mendeley Data2024-05-30 更新2024-06-27 收录
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4 images. Society, 29 September 1951. Mrs. Sydney Sanner; Kim MacMillan; Mrs. Albert Crutcher; Mrs. A.H. Ballentine; Mrs. W.G. Hansen; Janice Fenimore; Mrs. James Langford Stack; Sylvain Noack. "Sleeve reads: S-9408".; Caption slip reads: "Photographer: Mercurio. Date: 1951-09-26. Assignment: Society. 107: Mrs. Sylvain Noack; Mrs. Sydney Sanner; Mrs. James Langford Stack; Mrs. Albert Crutcher. 106: Janice Fenimore and Mrs. Albert Crutcher. 8: Mrs. Sydney Sanner; Kim MacMillan; Mrs. Albert Crutcher; Mrs. A.H. Ballentine and Mrs. W.G. Hansen. 7: Mrs. Sydney Sanner; Mrs. Albert Crutcher; Mrs. A.H. Ballentine and Mrs. W.G. Hansen".; Supplementary material reads: "Photo assignment for 3:30 p.m. Wednesday Sept. 26. Pls go to home of Mrs. Walter G. Hansen, 245 Conway Avenue, Westwood, get shots of tea being given for Mrs. Albert Crutcher. Be sure and include her in all shots. Candid, three and five cols. Contacts Thursday. Thanks, Carter Ludlow".
创建时间：
2024-05-26
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
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 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
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。
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中国30m土地利用数据集（1990-2020年）
数据以美国陆地卫星Landsat遥感影像作为主要信息源，通过人工目视解译构建的中国国家尺度多时期土地利用/土地覆盖专题数据库数据采用二级分类系统，一级分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6类，二级在一级类型基础上进一步分为25个类型
国家地球系统科学数据中心 收录
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件，所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注，包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略，首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理，然后依据触发词字典进行预标注，经领域专家审核后形成事件模式。随后，通过人工分批、迭代标注并持续修正，直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集，对推动相关研究具有显著意义。
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