Batch-Pseudo Labeling, LFT Data: Asansol, India

kaggle2024-08-12 更新2025-03-29 收录

监督学习

伪标签技术

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

Dataset for research paper: Advanced Batch Pseudo-Labeling: LFT

研究论文数据集：高级批伪标签：长格式转换（Advanced Batch Pseudo-Labeling: LFT）

创建时间：

2024-08-12

SemiSegECG

心电图信号处理

监督学习

SemiSegECG是一个为半监督ECG划线语义分割而建立的标准化基准。它由多个公共数据集组成，包括以前未被充分利用的资源。这个数据集旨在支持鲁棒和多样化的评估，并包含五个代表性的半监督分割算法，用于在两个不同的架构上进行评估：卷积网络和Transformer。此外，还提出了ECG特定的训练配置和增强策略，并引入了标准化的评估框架。这个基准将为半监督ECG划线方法的进步提供基础，并促进该领域进一步

arXiv2025-07-24 更新310

ZeitZeiger: supervised learning for high-dimensional data from an oscillatory system

生物信息学

监督学习

Numerous biological systems oscillate over time or space. Despite these oscillatorsâ importance, data from an oscillatory system is problematic for existing methods of regularized supervised learnin

DataONE2019-07-23 更新90

AbdomenCT-1K: Semi-supervised Learning Benchmark (Subtask 2 Part 2)

医学影像分析

监督学习

This is the Subtask 2 (Part 2) dataset of AbdomenCT-1K: Semi-supervised Learning Benchmark. Related paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/9497733/ Benchmark homepage: https://abdomenct-1k-se

NIAID Data Ecosystem60

OpenMind

医学成像

监督学习

OpenMind数据集是一个大规模的头颈3D MRI图像数据集，包含114k个MRI图像。该数据集旨在提供大量三维医学成像数据，以加速用于三维医学成像的自监督学习方法的发展。数据来源于OpenNeuro平台的800个数据集，包含来自30多台不同扫描仪的23种不同的MRI模态/技术，是一个高度多样化的预训练数据集。此外，数据集还提供了分层元数据、匿名化掩码和解剖学掩码，以及按照修改后的BIDS格式组

Hugging Face2025-03-21 更新270

leego/dataset_ml_data

机器学习

监督学习

--- dataset_info: features: - name: input dtype: string - name: output dtype: string splits: - name: train num_bytes: 393969 num_examples: 1470 download_size: 172473 data

Hugging Face2024-04-02 更新90

Batch-Pseudo Labeling, LFT Data: Asansol, India

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