吉林省珲春市2003年二类调查林相图|森林资源管理数据集|地理信息系统数据集
收藏TPTP
TPTP(Thousands of Problems for Theorem Provers)是一个包含大量逻辑问题的数据集,主要用于定理证明器的测试和评估。它包含了多种逻辑形式的问题,如一阶逻辑、高阶逻辑、命题逻辑等。
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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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CAP-DATA
CAP-DATA数据集由长安大学交通学院的研究团队创建,包含11,727个交通事故视频,总计超过2.19百万帧。该数据集不仅标注了事故发生的时间窗口,还提供了详细的文本描述,包括事故前的实际情况、事故类别、事故原因和预防建议。数据集的创建旨在通过结合视觉和文本信息,提高交通事故预测的准确性和解释性,从而支持更安全的驾驶决策系统。
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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Rail-DB
Rail-DB是由深圳技术大学创建的铁路检测数据集,包含7432对图像及其标注,涵盖多种光照、道路结构和视角条件。数据集中的轨道通过多边形进行标注,并根据背景被分为九种场景。Rail-DB旨在推动铁路检测算法的进步和比较,通过提供多样化的真实世界铁路图像,增强算法的鲁棒性。此外,数据集的创建过程包括从真实世界火车视频中获取图像,通过粗略和精细两个阶段进行标注,确保标注的准确性和完整性。Rail-DB的应用领域主要集中在铁路异常检测,特别是铁路区域的识别,以提高铁路安全和维护效率。
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