食用林产品年度监测完成情况|食用林产品数据集|监测数据集
收藏GLUCOBENCH
GLUCOBENCH是由德克萨斯A&M大学统计系和电气与计算机工程系共同创建的一个综合数据集,旨在为连续血糖监测(CGM)数据的预测模型提供标准化的评估平台。该数据集包含五个公开的CGM数据集,涵盖不同规模和人口特征,数据量从5个到超过200个患者不等。数据集的创建过程包括数据预处理、插值和分割,确保数据质量。GLUCOBENCH主要应用于糖尿病管理领域,旨在通过提高血糖轨迹预测的准确性和不确定性量化,改善糖尿病患者的治疗效果和自主管理能力。
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CampusGuard
CampusGuard数据集专门针对校园环境中的学生行为进行标注与分类,旨在为改进YOLOv8模型提供丰富的训练样本。该数据集包含五个主要类别,分别是“使用手机”、“未佩戴头盔”、“睡觉”、“三人组行为”和“暴力行为”。这些类别不仅涵盖了课堂内外的常见行为,还反映了校园安全与学生行为管理的多样性。
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FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。
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波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于回归任务,尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。
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猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集,共2个类别,其中训练集包含275张带注释的图像,验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB,可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val,train和val文件夹之下按文件夹进行分类,共有2个子文件夹,同类别标签的图片在同一个文件夹下,图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
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