河源市自然资源局行政裁决事项业务系统清单信息|自然资源管理数据集|行政裁决数据集
收藏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。
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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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UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
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TCM-Tongue
TCM-Tongue是一个专门用于人工智能辅助中医舌诊的标准化舌像数据集,包含6719张在标准化条件下捕获的高质量图像,并标注了20种病理症状类别(平均每张图像有2.54个经过临床验证的标签,所有标签均由持有执照的中医执业医师验证)。数据集支持多种标注格式(COCO、TXT、XML),以方便广泛使用,并使用九种深度学习模型进行了基准测试,以展示其在人工智能开发中的实用性。该资源为推进可靠的中医计算工具提供了关键基础,填补了该领域的数据短缺,并通过标准化、高质量的诊断数据促进了人工智能在研究和临床实践中的整合。
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LANDSLIDE DETECTION
该数据集专注于山体滑坡现象的识别与分类,旨在为改进YOLOv8模型提供高质量的训练数据。数据集包含1600幅图像,类别数量为1,具体类别为“LANDSLIDE”。数据集的构建考虑了山体滑坡的多样性与复杂性,确保模型在实际应用中具备良好的泛化能力。
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