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MARS Space Exploration Dataset|火星探索数据集|天体图像数据集
收藏github2021-11-28 更新2024-05-31 收录
下载链接：
https://github.com/decurtoidiaz/cyz
下载链接
链接失效反馈资源简介：
来自NASA任务的天体图像数据集，包括好奇号和毅力号的图像和数据。
A dataset of celestial images and data from NASA missions, including images and data from the Curiosity and Perseverance rovers.
创建时间：
2021-10-29
原始信息汇总
CyZ数据集概述
数据集名称
- CyZ: MARS Space Exploration Dataset
数据来源
- 图像来自NASA的火星探索任务。
数据内容
- 包含来自Curiosity和Perseverance任务的图像。
- 图像格式包括PNG。
- 包含CSV文件。
数据集版本更新
- v0.9（2021年7月11日）：添加了代码和脚本。
- v1.0（2021年8月11日）：添加了PNG图像和CSV文件的子集，作为Zenodo上的数据集。
- v1.1（2021年8月11日）：增加了更多来自Curiosity的图像（CSV文件和PNG图像），更新了Zenodo上的数据集。
数据集链接
- 数据链接：Curiosity和Perseverance的数据链接
- 预览链接：数据集预览
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
MARS Space Exploration Dataset的构建基于NASA的火星探测任务，主要收集了好奇号（Curiosity）和毅力号（Perseverance）探测器拍摄的图像数据。数据集通过Zenodo平台发布，包含了PNG格式的图像文件以及相关的CSV元数据文件。数据的采集和整理过程严格遵循科学标准，确保了数据的准确性和可追溯性。
特点
该数据集的特点在于其高分辨率的火星表面图像，涵盖了火星地形的多样性和复杂性。图像数据不仅包括火星的地貌特征，还记录了探测器在不同时间点的观测结果。CSV文件提供了详细的元数据，如拍摄时间、位置信息等，为研究者提供了丰富的背景信息。数据集的结构清晰，便于用户快速定位所需数据。
使用方法
使用MARS Space Exploration Dataset时，用户可以通过Zenodo平台或提供的Google Drive链接下载数据集。数据集中的PNG图像可直接用于图像分析，而CSV文件则可用于数据挖掘和统计分析。研究者可以利用这些数据开展火星地质、气候等多方面的研究。数据集还提供了预览功能，方便用户在下载前查看数据内容。
背景与挑战
背景概述
MARS Space Exploration Dataset是由J. de Curtò i DíAz和I. de Zarzà i Cubero于2021年创建的一个专注于火星探索的数据集。该数据集主要包含了NASA火星探测任务中获取的图像数据，特别是来自好奇号（Curiosity）和毅力号（Perseverance）探测器的图像。这些图像不仅记录了火星表面的地质特征，还为科学家提供了研究火星气候、地质历史以及潜在生命迹象的宝贵资料。该数据集的发布为行星科学和天体物理学领域的研究提供了重要的数据支持，推动了火星探索的深入发展。
当前挑战
MARS Space Exploration Dataset在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，火星探测任务中获取的图像数据量庞大且复杂，如何有效地处理和标注这些数据以支持科学研究是一个关键问题。其次，火星表面的环境复杂多变，图像中可能存在噪声、阴影和光照不均等问题，这对图像分析和特征提取提出了更高的技术要求。此外，数据集的构建需要跨学科合作，涉及天文学、地质学、计算机科学等多个领域的专业知识，如何协调这些领域的专家共同完成数据集的构建也是一个重要挑战。
常用场景
经典使用场景
MARS Space Exploration Dataset 主要用于支持火星探测任务中的图像分析和地质研究。该数据集包含了来自NASA火星探测车Curiosity和Perseverance的高分辨率图像，这些图像为科学家提供了火星表面的详细视觉信息，帮助研究人员进行地形分析、岩石分类以及火星环境的地质演化研究。
衍生相关工作
基于MARS Space Exploration Dataset，许多经典的研究工作得以展开。例如，研究人员利用该数据集开发了火星表面岩石的自动分类算法，极大地提高了地质分析的效率。此外，该数据集还催生了一系列关于火星气候和地质演化的研究论文，为行星科学领域提供了重要的理论支持。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来，MARS Space Exploration Dataset在火星探测领域的研究中扮演了重要角色。该数据集包含了来自NASA火星探测任务的高分辨率图像，尤其是好奇号（Curiosity）和毅力号（Perseverance）探测器所拍摄的火星表面图像。这些图像不仅为火星地质学研究提供了宝贵的数据支持，还推动了火星大气、气候及潜在生命迹象的探索。随着深度学习技术的进步，研究者们开始利用这些图像进行自动化地形分析、岩石分类以及火星表面特征的智能识别。此外，该数据集还被广泛应用于火星探测器的路径规划与导航算法优化，为未来的火星探测任务奠定了坚实的基础。
以上内容由AI搜集并总结生成
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
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50，OTB100，VOT2014，VOT2015，TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此，我们提出了一个新的数据集 (UAV123)，其序列来自空中视点，其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外，请注意，文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录
Breast Ultrasound Images (BUSI)
小型（约500×500像素）超声图像，适用于良性和恶性病变的分类和分割任务。
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AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
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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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