Global Viridian tree
收藏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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YouTube-English
该数据集包含从各种YouTube频道提取的英语音频片段以及相应的转录元数据。数据用于训练自动语音识别(ASR)模型。数据来源于YouTube频道,处理过程包括下载、分割和保存音频及元数据。数据集总结部分详细列出了每个频道的视频数量、持续时间和占总数据集的百分比。
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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。
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RDD2022
RDD2022是一个多国图像数据集,用于自动道路损伤检测,由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像,标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集,旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试,特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。
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OpenUAV
OpenUAV数据集是由北京航空航天大学人工智能研究所创建的,专门用于无人机视觉语言导航任务。该数据集包含约12,000条轨迹,涵盖了6自由度的飞行动态,准确捕捉了无人机的复杂飞行行为。数据集的创建过程包括在OpenUAV平台上进行连续飞行,并使用GPT-4生成目标描述,随后进行人工质量检查。该数据集主要应用于无人机在复杂环境中的导航任务,旨在提高无人机在现实世界中的导航精度和效率。
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