Supplementary Table S2 (specimen repository numbers and measurement data) from Colonial green algae in the Cambrian plankton
收藏市规划和自然资源局-深圳市建设项目用地批准信息(划拨)
市规划和自然资源局-深圳市建设项目用地批准信息(划拨)
深圳市政府数据开放平台 收录
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
MeSH
MeSH(医学主题词表)是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念,用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息,广泛应用于医学文献的分类和检索。
www.nlm.nih.gov 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
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.
datasetninja.com 收录
