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收藏AlphaFold Protein Structure Database
AlphaFold是由Google DeepMind开发的AI系统,可从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构,其准确性媲美实验方法。Google DeepMind与欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)合作创建了AlphaFold Protein Structure Database,免费向科学界开放,现已涵盖超过2亿条UniProt蛋白序列,包含人类及47种重要生物的蛋白质组。
alphafold.com 收录
WikiArt
为了收集我们的美术作品集,我们使用了公开的 “维基艺术绘画” 数据集4 ;据我们所知,这是最大的数字化艺术品在线公开收藏。这个收藏有从十五个世纪到当代艺术家的1,119艺术家的81,449精工画的图像。 这些绘画来自27种不同的风格 (抽象,拜占庭,巴洛克等) 和 45种不同的流派 (室内、风景等)先前的作品 [26,9] 使用了不同的资源,并制作了较小的收藏,在风格,流派方面的可变性有限 和艺术家。[4] 的工作在数据收集程序方面最接近我们的工作,但是他们收集的图像数量是我们的一半。
OpenDataLab 收录
Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集,该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术(如分类、编码和二值化)来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
github 收录
stanford_cars
该数据集是一个包含多个汽车品牌和型号的图片数据集,每个图片样本都标记有相应的汽车品牌和型号信息。数据集适用于图像识别和分类任务,特别是汽车品牌和型号的识别。
huggingface 收录
Stanford Cars
Cars数据集包含196类汽车的16,185图像。数据被分成8,144训练图像和8,041测试图像,其中每个类被大致分成50-50。类别通常在品牌,型号,年份,例如2012特斯拉Model S或2012 BMW M3 coupe的级别。
OpenDataLab 收录
