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收藏MMOral
MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像,涵盖了多种任务类型,如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外,我们还提出了MMOral-Bench,这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现,发现即使是表现最好的模型GPT-4o,也只能达到41.45%的准确率,这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展,我们还提出了OralGPT,它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是,一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升,例如,OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力,并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
arXiv 收录
UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录
PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
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。
arXiv 收录
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。
arXiv 收录
