<i>Fructilactobacillus</i> <i>sanfranciscensis</i> (Weiss and Schillinger 1984) Zheng <i>et al.</i> 2020|生物学数据集|分子生物学数据集
收藏MAV-VID, Drone-vs-Bird, Anti-UAV
本研究涉及三个数据集:MAV-VID、Drone-vs-Bird和Anti-UAV,总计包含241个视频,共计331,486张图像。这些数据集由杜伦大学创建,用于无人机视觉检测和跟踪的研究。数据集内容丰富,包括从地面和无人机搭载的摄像头捕获的图像,涵盖了多种环境和条件。创建过程中,数据集经过精心标注和处理,以确保数据质量。这些数据集主要用于评估和改进无人机检测和跟踪技术,特别是在复杂环境和动态场景中的应用。
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Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集,主要由非网络来源的内部数据构成,包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容,质量优异,信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途,未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用,但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后,再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据,以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
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NuminaMath-CoT
数据集包含约86万道数学题目,每道题目的解答都采用思维链(Chain of Thought, CoT)格式。数据来源包括中国高中数学练习题以及美国和国际数学奥林匹克竞赛题目。数据主要从在线考试试卷PDF和数学讨论论坛收集。处理步骤包括从原始PDF中进行OCR识别、分割成问题-解答对、翻译成英文、重新对齐以生成CoT推理格式,以及最终答案格式化。
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FLIR Dataset
该数据集主要提供三种类型的热成像图像:训练集包含8862张热成像图像,验证集包含1366张热成像图像,视频集包含4224张热成像图像。这些图像被用于训练YOLOv3检测器,并在验证集上报告了mAP。视频集用于跟踪检测到的对象。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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