城镇化发展情况信息|城镇化数据集|城市规划数据集
收藏AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
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MIDV-500
该数据集包含使用移动设备拍摄的不同文档图像,这些图像通常具有投影变形。数据集分为训练和测试两部分,其中训练部分包含30种文档类型,测试部分包含20种,在应用神经网络之前,所有图像都被缩放到统一的宽度,宽度为400像素。该数据集的任务是进行消失点检测。
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FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集,包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素,标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
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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。
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