有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Man used in "Behind the eight ball," also the ball, Los Angeles, Calif., 1940
收藏Mendeley Data2024-05-20 更新2024-06-30 收录
下载链接：
https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1X4MMKKV
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链接失效反馈资源简介：
13 photographs of components of a composite of a man and a billiard ball known as the "eight ball" in the game of pool, Los Angeles, California, 1940 February 23. Client: Whittington; Operator's report -- name: Herb" -- on envelope.
创建时间：
2024-05-16
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Breast Ultrasound Images (BUSI)
小型（约500×500像素）超声图像，适用于良性和恶性病变的分类和分割任务。
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中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建，是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像，规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像，远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像，包括来自地球观测一号（EO-1）Hyperion和高分五号（GF-5B）两种传感器的图像，光谱范围从可见光到短波及中波红外，具有从紫外到长波红外的330个光谱波段，空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理，去除了无效波段和水汽吸收波段，保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究，还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法，比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
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De-Solar Dataset
De-Solar Dataset是一个基于无人机的高质量数据集，用于支持太阳能光伏系统中的障碍物定位和性能评估。它包含超过3,500张手动标记的图像，拍摄高度在15到50英尺之间，每张图像都标注了常见表面障碍物的多边形掩码，如树枝、泥土、树叶、鸟粪和纸张。除了图像数据外，数据集还包括时间戳对齐的电压读数与环境元数据，能够详细分析特定障碍物如何影响面板性能。数据集位于De-Solar Dataset文件夹中，并分为以下组件：Voltage_Data/（包含图像路径、电压读数和环境变量的Excel文件）、Original/（包括原始无人机图像、对应的标注JSON文件和分割掩码）、Cropped_Folder/（包含从原始图像中提取的太阳能电池板的裁剪图像，用于模型训练）、Ground_Folder/（包含数据集中的地面图像）、SolarPV/（包含Solarformer++的数据集）。
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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。
arXiv 收录