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？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Occurrence Download
收藏Mendeley Data2024-06-22 更新2024-06-29 收录
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https://www.gbif.org/occurrence/download/0059776-200613084148143
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链接失效反馈资源简介：
A dataset containing 5969 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "Continent is Europe", "TaxonKey is Trachemys scripta elegans (Wied, 1838)" ] } The dataset includes 5969 records from 12 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0059776-200613084148143/datasets/export for details. Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
创建时间：
2023-06-28
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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。
github 收录
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas 是一个综合性的脑图谱数据库，提供了详细的大脑解剖结构、基因表达数据、神经元连接信息等。该数据集包括了小鼠、人类和其他模式生物的大脑数据，旨在帮助研究人员理解大脑的结构和功能。
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RAVDESS
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OpenDataLab 收录
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"}
魔搭社区 收录
STKit
STKit是一个旨在增强视觉语言模型（VLMs）在动态视频中进行时空推理能力的数据集，包含现实世界视频的3D注释，详细描述了对象的运动动力学，如旅行距离、速度、移动方向等。该数据集通过结合标注数据和伪标签数据，支持LLaVA-OneVision模型的微调，以生成具备时空推理能力的ST-VLM模型。
arXiv 收录