08_Big_Beaver_Creek_Lower|水文分析数据集|环境工程数据集
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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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Awesome AIGC Image Detection
这是一个新的AIGC图像检测基准,包含六个数据集和十种检测方法。每个数据集都基于相应的代码运行,并提供了运行代码和环境以及结果日志。
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PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集,包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像,所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究,特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
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航空发动机叶片异常检测数据集 (AeBAD)
航空发动机叶片异常检测数据集(AeBAD)由西安交通大学机械工程学院创建,包含两个子数据集:单叶片数据集(AeBAD-S)和叶片视频异常检测数据集(AeBAD-V)。AeBAD-S包含不同尺度的单叶片图像,样本未对齐,存在训练集与测试集间的域转移问题,主要由光照和视角变化引起。AeBAD-V包含安装在航空发动机上的叶片视频,用于检测叶片在旋转过程中的异常。该数据集旨在解决实际工业应用中叶片异常检测的问题,强调同一数据类别内的域多样性。
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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。
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