Exercise Addiction, Passion, Perfectionism in Team and Individual Sports during COVID-19: An International Study|运动成瘾数据集|完美主义数据集
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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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Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集,该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术(如分类、编码和二值化)来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
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FAOSTAT Agricultural Data
FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织(FAO)提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据,旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。
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LOL (LOw-Light dataset)
LOL 数据集由 500 个低光和正常光图像对组成,分为 485 个训练对和 15 个测试对。低光图像包含照片捕获过程中产生的噪声。大多数图像是室内场景。所有图像的分辨率均为 400×600。
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LEVIR-CD
LEVIR-CD 是一个新的大规模遥感建筑变化检测数据集。引入的数据集将成为评估变化检测 (CD) 算法的新基准,尤其是基于深度学习的算法。 LEVIR-CD 由 637 个非常高分辨率(VHR,0.5m/像素)Google Earth (GE) 图像块对组成,大小为 1024 × 1024 像素。这些时间跨度为 5 到 14 年的双时相图像具有显着的土地利用变化,尤其是建筑增长。 LEVIR-CD涵盖别墅住宅、高层公寓、小型车库和大型仓库等各类建筑。在这里,我们关注与建筑相关的变化,包括建筑增长(从土壤/草地/硬化地面或在建建筑到新建筑区域的变化)和建筑衰退。这些双时相图像由遥感图像解释专家使用二进制标签(1 表示变化,0 表示不变)进行注释。我们数据集中的每个样本都由一个注释器进行注释,然后由另一个注释器进行双重检查以产生高质量的注释。完整注释的 LEVIR-CD 总共包含 31,333 个单独的变更构建实例。
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