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LEAF|联邦学习数据集|数据集基准数据集

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arXiv2019-12-10 更新2024-06-21 收录
联邦学习
数据集基准
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https://leaf.cmu.edu
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资源简介:
LEAF是由卡内基梅隆大学创建的一个模块化基准框架,专注于联邦学习环境。该框架包含六个数据集,分别是FEMNIST、Sent140、Shakespeare、CelebA、Reddit和一个合成数据集。这些数据集的特点是数据自然地按设备/用户生成,涉及从数千到数百万的设备网络,且数据点在设备间分布不均。LEAF的创建旨在为联邦学习、元学习和多任务学习等领域提供真实世界的基准,解决数据异构性、系统规模和隐私安全等挑战。
提供机构:
卡内基梅隆大学
创建时间:
2018-12-04
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RAVDESS

情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性,12位男性),以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情,歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常,强烈) 下产生的,另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位,48kHz .wav),音频-视频 (720p H.264,AAC 48kHz,.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意,Actor_18没有歌曲文件。

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CE-CSL

CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。

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China Groundgroundwater Monitoring Network

该数据集包含中国地下水监测网络的数据,涵盖了全国范围内的地下水位、水质和相关环境参数的监测信息。数据包括但不限于监测站点位置、监测时间、水位深度、水质指标(如pH值、溶解氧、总硬度等)以及环境因素(如气温、降水量等)。

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Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。

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PDT Dataset

PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。

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