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？
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能帮我联系到这个数据集的作者吗？
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Furnariides MCC tree
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-29 收录
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https://datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.h3390h5/1
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MCC phylogenetic tree for the Furnariides infraorder
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据
1.对核电厂焊缝射线质量、缺陷进行智能精准识别与评定，为核电厂焊缝射线质量智能评定模型提供训练数据，提高核电厂焊缝射线评定标准的准确性，进一步提升核电厂焊缝射线质量。 2.能够为核电厂焊缝质量控制提供决策依据，通过焊缝质量、缺陷训练数据持续优化模型检测标准，进一步保障核电站设备安全和长期稳定运行。数据收集和处理： 步骤1数据收集：方式一：通过使用数字射线检测设备采集获取原始焊缝图像数据；方式二：通过高分辨率扫描设备对传统射线底片影像数据转化为原始焊缝图像数据。 步骤2数据处理：对收集到的原始焊缝图像数据进行图像预处理，去除图像噪声、矫正图像畸变，统一图像尺寸（将图像的高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）统一为3580×780（像素），确保原始焊缝图像数据质量和一致性。 步骤3数据标注：使用图像标注工具对原始焊缝图像数据的Filename(文件名)、Shapes（形状）、imagePath(路径)、imageData（图像数据）、imageHeight（图像高度）、imageWidth（图像宽度）等字段进行数据标注。其中：Filename(文件名)按照image_XXX.json按序号依次标注；Shapes（形状）字段中的label（标签）用于标注缺陷类型，缺陷类型标签包括5个缺陷等级：liewen（裂纹）、qikong（气孔）、jiazha(夹渣)、weironghe（未熔合）、weihantou(未焊透)，points(位置)用于标记缺陷在图像中的位置，通过坐标的形式进行标注，shape_type（形状类型）为用于框选缺陷的形状，在本数据标注过程中均使用rectangle（矩形）框进行框选，在同一个焊缝图像数据中可能存在多个缺陷，在进行数据标注的过程中Shapes（形状）可能包含多个缺陷；imagePath(路径)用于标记生成标注文件的存储位置，存储在图像的同一路径（文件夹）下；imageData（图像数据）为对通过数据收集阶段获取到的原始焊缝图像数据进行标注，按照image_XXX.tiff进行命名存储；对图像高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）分别标注为3580和780。通过以上数据标注过程确保为后续模型训练提供高质量的标注数据。 通过使用核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据能够构建例如：卷积神经网络（CNN）的自动识别模型，实现核电厂焊缝射线图像缺陷的自动识别并和缺陷类型的标注，辅助人工评定工作，提升检测效率和准确度。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
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。
arXiv 收录
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下，由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统，原名“TCMSD”，意思是“清华连续普通话语音数据库”，时隔13年出版，由王东博士发起，并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此，该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录