Temple administrative record, UT 1599-14
收藏SAVEE
SAVEE(Surrey Audio-Visual Expressed Emotion)数据集包含480个音频和视频文件,由4名男性英语母语者在7种不同的情绪状态下录制。这些情绪包括愤怒、高兴、悲伤、惊讶、恐惧、厌恶和中性。每个文件的时长约为3秒,总时长约为24分钟。该数据集主要用于情感识别研究。
kahlan.eps.surrey.ac.uk 收录
开源公平性干预数据集
开源公平性干预数据集由乔治梅森大学计算机科学系的研究团队创建,包含62个开源公平性干预项目。该数据集旨在帮助研究人员和从业者更好地理解和使用公平性干预工具,以提高机器学习模型的公平性。数据集涵盖了广泛的公平性干预工具,包括工具、工具包、库和框架等。该数据集的创建过程包括从GitHub上搜索和筛选公平性干预项目,并分析其可用性、兼容性、算法覆盖范围、区分因素和机器学习生命周期支持等方面。该数据集的应用领域包括医疗保健、金融和教育等领域,旨在解决机器学习模型中的偏见问题,促进公平和道德的决策。
arXiv 收录
TILDA 400
Textile Texture Database (TILDA) for defect detection
kaggle 收录
Hospital Deterioration Dataset
这是一个高保真模拟医院队列数据集,包含10,000个模拟医院入院记录,每个记录跟踪最多72小时。数据集提供每小时的生命体征(心率、血压、呼吸频率等)和实验室数值(白细胞计数、乳酸、肌酐等),以及患者人口统计学信息和多种恶化结果标签。专门设计用于构建和基准测试早期预警系统和临床恶化风险模型的机器学习应用。
github 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
