Materials Data on Li2ZnCl4 by Materials Project
收藏Visual Genome
Visual Genome contains Visual Question Answering data in a multi-choice setting. It consists of 101,174 images from MSCOCO with 1.7 million QA pairs, 17 questions per image on average. Compared to the Visual Question Answering dataset, Visual Genome represents a more balanced distribution over 6 question types: What, Where, When, Who, Why and How. The Visual Genome dataset also presents 108K images with densely annotated objects, attributes and relationships.
Papers with Code 收录
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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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。
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日食计算器
此日食计算器能够查询公元前3000至后3000年范围内的日食信息,生成每次日食的覆盖区、中心区范围数据,展示日食带的地图;并可根据用户在地图上点击的坐标在线计算该地日食各阶段时间、食分等观测信息。
国家天文科学数据中心 收录
Rail-DB
Rail-DB是由深圳技术大学创建的铁路检测数据集,包含7432对图像及其标注,涵盖多种光照、道路结构和视角条件。数据集中的轨道通过多边形进行标注,并根据背景被分为九种场景。Rail-DB旨在推动铁路检测算法的进步和比较,通过提供多样化的真实世界铁路图像,增强算法的鲁棒性。此外,数据集的创建过程包括从真实世界火车视频中获取图像,通过粗略和精细两个阶段进行标注,确保标注的准确性和完整性。Rail-DB的应用领域主要集中在铁路异常检测,特别是铁路区域的识别,以提高铁路安全和维护效率。
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