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Ancient "Hangman's Tree" falls to clear driveway, 1958|历史照片数据集|社区生活数据集
收藏Mendeley Data2024-05-21 更新2024-06-28 收录
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https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1OP7OXD9
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2 images. Ancient "Hangman's Tree" falls to clear driveway, 12 January 1958. Mrs. Ruth Hulsman; Sunny Hulsman; Gaye Hulsman; Mrs. Robert Caldwell.; Caption slip reads: "Photographer: Sandusky. Date: 1958-01-12. Assignment: Ancient "Hangman's Tree" falls. 33-34: Mrs. Ruth Hulsman & daughter Sunny saw branch off fallen tree to clear driveway as other daughter, Gaye, watches. 29- L to R: Sunny & Gaye Hulsman on tree. 48: Mrs. Robert Caldwell trims small branches from tree. 27-28-30-47: General views of kids on fallen tree, taking pictures of tree, people watching as others clear debris".
创建时间：
2024-05-17
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
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
boat
本项目所使用的数据集名为“boat”，旨在为改进YOLOv11的船舶类型检测系统提供丰富的训练素材。该数据集包含六个主要类别，分别为：散货船、集装箱船、渔船、一般货船、矿石运输船和客船。这些类别涵盖了船舶运输行业的多样性，确保了模型在不同类型船舶识别上的全面性和准确性。数据集中的图像经过精心挑选和标注，确保每个类别的样本都具有代表性。通过使用“boat”数据集，改进后的YOLOv11模型将能够更准确地识别和分类不同类型的船舶，从而提高船舶监测和管理的效率。
github 收录