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Cuneiform Tablet|楔形文字数据集|古代行政记录数据集
收藏Mendeley Data2024-06-13 更新2024-06-29 收录
下载链接：
https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1R7HJDIG
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链接失效反馈资源简介：
[Text Description:] Cuneiform Tablet, Administrative Tag, with Seal Impressions ❧ [Medium:] Clay ❧ [Script Note:] Cuneiform, Non-Alphabetic ❧ [Physical Object Description:] Clay tablet with cuneiform script, roughly triangular In shape.
创建时间：
2024-06-09
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
Spatial_Navigation
这是一个专注于四个代表性任务的多模态增强数据集，这些任务需要不同程度的视觉参与和跨模态交互，包括拼图组装、空间导航、视觉搜索和图表重聚焦。
huggingface 收录
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。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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CODrone
CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集，它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像，增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像，捕获自五个城市的真实无人机飞行，涵盖了各种城市和工业环境，包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力，它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度，从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注，总计超过 590,000 个标记实例。总体而言，这项工作构建了一个综合数据集和基准，用于城市无人机场景中的定向目标检测，旨在满足该领域的研究和实践应用需求。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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