The chemical and isotopic characterization of the pyrite to pyrrhotite desulfidation reaction across the metamorphic gradients of a metasedimentary basin
收藏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。
arXiv 收录
维基百科(wiki2019zh)
维基百科json版包含104万个词条,可作为通用中文语料,用于预训练的语料或构建词向量,也可用于构建知识问答。
github 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)
该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
垃圾分类数据集
华为云垃圾分类训练集:分为训练集和测试集,训练集为原华为云垃圾分类比赛数据集,测试集为另外添加图片。大致分为4类,"0": "其他垃圾/一次性快餐盒", "1": "其他垃圾/污损塑料", "2": "其他垃圾/烟蒂", "3": "其他垃圾/牙签", "4": "其他垃圾/破碎花盆及碟碗", "5": "其他垃圾/竹筷", 1 "6": "厨余垃圾/剩饭剩菜", "7": "厨余垃圾/大骨头", "8": "厨余垃圾/水果果皮", "9": "厨余垃圾/水果果肉", "10": "厨余垃圾/茶叶渣", "11": "厨余垃圾/菜叶菜根", "12": "厨余垃圾/蛋壳", "13": "厨余垃圾/鱼骨", 2 "14": "可回收物/充电宝", "15": "可回收物/包", "16": "可回收物/化妆品瓶", "17": "可回收物/塑料玩具", "18": "可回收物/塑料碗盆", "19": "可回收物/塑料衣架", "20": "可回收物/快递纸袋", "21": "可回收物/插头电线", "22": "可回收物/旧衣服", "23": "可回收物/易拉罐", "24": "可回收物/枕头", "25": "可回收物/毛绒玩具", "26": "可回收物/洗发水瓶", "27": "可回收物/玻璃杯", "28": "可回收物/皮鞋", "29": "可回收物/砧板", "30": "可回收物/纸板箱", "31": "可回收物/调料瓶", "32": "可回收物/酒瓶", "33": "可回收物/金属食品罐", "34": "可回收物/锅", "35": "可回收物/食用油桶", "36": "可回收物/饮料瓶", 3 "37": "有害垃圾/干电池", "38": "有害垃圾/软膏", "39": "有害垃圾/过期药物"
阿里云天池 收录
LEVIR-CD
LEVIR-CD 是一个新的大规模遥感建筑变化检测数据集。引入的数据集将成为评估变化检测 (CD) 算法的新基准,尤其是基于深度学习的算法。 LEVIR-CD 由 637 个非常高分辨率(VHR,0.5m/像素)Google Earth (GE) 图像块对组成,大小为 1024 × 1024 像素。这些时间跨度为 5 到 14 年的双时相图像具有显着的土地利用变化,尤其是建筑增长。 LEVIR-CD涵盖别墅住宅、高层公寓、小型车库和大型仓库等各类建筑。在这里,我们关注与建筑相关的变化,包括建筑增长(从土壤/草地/硬化地面或在建建筑到新建筑区域的变化)和建筑衰退。这些双时相图像由遥感图像解释专家使用二进制标签(1 表示变化,0 表示不变)进行注释。我们数据集中的每个样本都由一个注释器进行注释,然后由另一个注释器进行双重检查以产生高质量的注释。完整注释的 LEVIR-CD 总共包含 31,333 个单独的变更构建实例。
OpenDataLab 收录
