"Table 661" of "Differential $t\bar{t}$ cross-section measurements using boosted top quarks in the all-hadronic final state with 139 fb$^{-1}$ of ATLAS data"
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。
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FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。
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TIMIT
TIMIT 阅读语音语料库的开发旨在为声学语音研究和自动语音识别系统的评估提供语音数据。 TIMIT 包含 630 个人/说话者的 8 种不同美式英语方言的高质量录音,每个人阅读多达 10 个语音丰富的句子。
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Club Football Match Data (2000 - 2025)
该数据集提供了一个简单的入口,用于分析全球27个国家和42个联赛的足球比赛数据,包括英超、德甲和西甲等顶级联赛。数据涵盖了从2000/01赛季到2024/25赛季的最新比赛结果。数据集还包括Elo评分,每月的1号和15号对欧洲约500支最佳球队进行快照。
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CODrone
CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集,它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像,增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像,捕获自五个城市的真实无人机飞行,涵盖了各种城市和工业环境,包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力,它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度,从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注,总计超过 590,000 个标记实例。总体而言,这项工作构建了一个综合数据集和基准,用于城市无人机场景中的定向目标检测,旨在满足该领域的研究和实践应用需求。
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