Environmental DNA highlights the influence of salinity and agricultural run-off on coastal fish assemblages in the Great Barrier Reef region
收藏COD10KD, NC4K-D, CAMO-D
该数据集由华中科技大学的研究团队创建,旨在为现实中的伪装物体检测(RCOD)任务提供基准测试。数据集基于现有的COD10K-v2、NC4K和CAMO数据集,通过手动标注边界框和类别标签,生成了COD10KD、NC4K-D和CAMO-D三个新的数据集。这些数据集包含了伪装物体与其背景高度相似的特征,适用于检测任务的评估。数据集的应用领域主要集中在搜索与救援、军事打击等需要精确定位伪装物体的场景,旨在通过优化检测模型的前景与背景识别能力,提升RCOD任务的性能。
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PetFace
PetFace数据集由京都大学和日本东京大学联合创建,是一个大规模的动物面部识别数据集,包含257,484个独特的个体,跨越13个动物家族和319个品种类别。数据集包含1,012,934张图像,通过互联网自动和手动过滤过程收集,确保数据集不仅规模大,而且细节丰富且清洁。数据集提供了包括性别、品种、颜色和图案在内的细粒度注释,支持对已知和未知个体的识别。PetFace数据集的应用领域包括动物行为监测、栖息地调查和失踪动物寻找,旨在推动非侵入性动物自动识别方法的发展。
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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
OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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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
