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？
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收藏DataONE2022-05-26 更新2024-06-08 收录
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https://search.dataone.org/view/sha256:1d77dcecf4ec7fa546ee5dd752d105aa619220ece3143df6b38ffd71bedfe33a
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链接失效反馈资源简介：
Link to OCHRE database: http://pi.lib.uchicago.edu/1001/org/ochre/8b29d2fe-b967-39bc-b44e-b39b0a8f2006
创建时间：
2023-11-13
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
MMOral
MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像，涵盖了多种任务类型，如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外，我们还提出了MMOral-Bench，这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现，发现即使是表现最好的模型GPT-4o，也只能达到41.45%的准确率，这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展，我们还提出了OralGPT，它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是，一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升，例如，OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力，并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
arXiv 收录
BDD100K
数据集推动了视觉的进步，但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究，以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题，而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性，这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集，我们为异构多任务学习建立了一个基准，并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明，现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
OpenDataLab 收录
XS-Video
XS-Video数据集是由中国科学院自动化研究所MAIS实验室提出的一个大规模现实世界短视频传播数据集。该数据集收集了来自中国五大平台（抖音、快手、西瓜视频、今日头条、哔哩哔哩）的117720个短视频，包含381926个样本和535个话题，覆盖了从发布后的互动信息，如观看、点赞、分享、收藏、粉丝和评论等。数据集通过跨平台指标对齐方法，对视频的长期传播影响力进行评分，分为0到9级，旨在为短视频传播研究提供全面的互动信息和内容特征。
arXiv 收录
Nikkei 225
Nikkei 225，又称日经225指数，是日本东京证券交易所的一个重要股票市场指数，由225家日本大型上市公司组成。该指数是衡量日本股市表现的重要指标，涵盖了从制造业到服务业的多个行业。
indexes.nikkei.co.jp 收录
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息，涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类，提供了详细的农村金融发展状况。
www.pbc.gov.cn 收录