PAN-00093143 - lobed belt mount
收藏flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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CampusGuard
CampusGuard数据集专门针对校园环境中的学生行为进行标注与分类,旨在为改进YOLOv8模型提供丰富的训练样本。该数据集包含五个主要类别,分别是“使用手机”、“未佩戴头盔”、“睡觉”、“三人组行为”和“暴力行为”。这些类别不仅涵盖了课堂内外的常见行为,还反映了校园安全与学生行为管理的多样性。
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Photovoltaic power plant data
包括经纬度、电源板模型、NWP等信息。
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UCF-Crime
UCF-犯罪数据集是128小时视频的新型大规模第一个数据集。它包含1900年长而未修剪的真实世界监控视频,其中包含13个现实异常,包括虐待,逮捕,纵火,殴打,道路交通事故,入室盗窃,爆炸,战斗,抢劫,射击,偷窃,入店行窃和故意破坏。之所以选择这些异常,是因为它们对公共安全有重大影响。这个数据集可以用于两个任务。首先,考虑一组中的所有异常和另一组中的所有正常活动的一般异常检测。第二,用于识别13个异常活动中的每一个。
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SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准,专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧,总计400,000个实例,从不同高度和视角(5至260米,0至90度)捕获,并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距,特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据,如高度、视角和速度,支持多模态系统的开发,以提高检测的准确性和速度。此外,数据集还包括多光谱图像,利用非可见光谱(如近红外和红边光谱)来增强人类检测能力。
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