有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Wood saleswomen, ca.1900-1914
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1DHS4RF
下载链接
链接失效反馈资源简介：
“Holzverkäuferinnen” (“Wood saleswomen”). 6 women (Chagga(?)) of different age, clothing: draperies, aprons around their hips, arm rings, 1 with a bearing ring on the head, behind them fence made of sticks.
创建时间：
2024-01-31
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
MHEALTH Dataset
该数据集名为MHEALTH，包含了12种人类活动，这些活动是由10位不同的受试者进行的，每位受试者在左脚踝和右手腕上佩戴了运动传感器。数据由128个时间步长的序列组成；正常活动被标记为正常，而其他活动被视为异常。该数据集具有18个维度，来自10位受试者，其任务是进行异常检测。
arXiv 收录
CAS 滑坡数据集：用于山体滑坡检测深度学习的大规模多传感器数据集
在这项工作中，我们提出了CAS滑坡数据集，这是一个用于基于深度学习的滑坡检测的大规模多传感器数据集，由中国科学院（CAS）山地灾害与环境研究所的人工智能小组开发。该数据集旨在解决滑坡识别中遇到的挑战。随着气候变化和地震导致的山体滑坡发生率增加，人们越来越需要一个精确而全面的数据集来支持快速有效的山体滑坡识别。与现有数据集的数据集大小、覆盖范围、传感器类型和分辨率限制相比，CAS 滑坡数据集包括 20,958 张图像，整合了来自 <> 个地区的卫星和无人机数据。为了确保可靠性和适用性，我们建立了一种稳健的方法来评估数据集的质量。我们建议使用CAS滑坡数据集作为构建滑坡识别模型的基准，并促进深度学习技术的发展。研究人员可以利用该数据集获得增强的预测、监测和分析能力，从而推进自动滑坡检测。如果您打算使用我们的数据集，请通过引用我们在您的项目中的工作来感谢我们的研究。
DataCite Commons 收录
CAMO(Camouflaged Object)
伪装对象 (CAMO) 数据集，专为伪装对象分割任务而设计。我们关注两类，即自然伪装的物体和人工伪装的物体，它们通常分别对应于现实世界中的动物和人类。 伪装对象图像由 1250 张图像组成（训练集 1000 张图像，测试集 250 张图像）。从 MS-COCO 数据集中收集非伪装对象图像（训练集 1000 张图像，测试集 250 张图像）。 CAMO 具有客观性掩码真实性。
OpenDataLab 收录
Global Administrative Areas (GADM)
GADM是一个全球行政区域数据集，提供了全球各个国家和地区的行政区划边界数据，包括国家、省、市、县等不同层级的行政区域。数据集包含了详细的边界信息，适用于地理信息系统（GIS）和空间分析应用。
gadm.org 收录
PU Dataset
德国帕德博恩大学（PU）轴承故障诊断数据集提供了丰富的轴承故障信号数据，包括内圈、外圈和滚动体故障等多种类型的轴承故障。与其他数据集相比，PU数据集的特色在于包含了大量的电机驱动系统故障数据，为轴承故障诊断研究提供了一个全面的实验平台。
github 收录