Eucla Central Gravity Complete Spherical Cap Bouguer 1VD Geodetic
收藏MVIP
MVIP是一个面向应用的多视角和多模态工业零件识别数据集,由弗劳恩霍夫IPK研究所创建。该数据集包含了校准过的RGBD多视角图像以及对象的物理属性、自然语言描述和超类别等信息。数据集共包含约570,000张图像,分为训练集、验证集和测试集,适用于工业零件识别相关的研究,旨在解决小样本学习、视觉相似零件识别等问题。
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MMOral
MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像,涵盖了多种任务类型,如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外,我们还提出了MMOral-Bench,这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现,发现即使是表现最好的模型GPT-4o,也只能达到41.45%的准确率,这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展,我们还提出了OralGPT,它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是,一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升,例如,OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力,并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
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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。
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中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于回归任务,尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。
阿里云天池 收录
