Parkes observations for project P1119 semester 2021OCTS_03
收藏flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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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
Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集,主要由非网络来源的内部数据构成,包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容,质量优异,信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途,未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用,但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后,再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据,以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
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DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始,我们获得相应的低分辨率图像,并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像,低分辨率从挑战开始提供,并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时,高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像,并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型,其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格,分为 16 个常见对象类(即桌子、椅子、平面等)。每个形状基本事实包含 2-5 个部分(总共 50 个部分类)。
OpenDataLab 收录
