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收藏YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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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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CODrone
CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集,它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像,增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像,捕获自五个城市的真实无人机飞行,涵盖了各种城市和工业环境,包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力,它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度,从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注,总计超过 590,000 个标记实例。总体而言,这项工作构建了一个综合数据集和基准,用于城市无人机场景中的定向目标检测,旨在满足该领域的研究和实践应用需求。
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UniProt
UniProt(Universal Protein Resource)是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库,由欧洲生物信息学研究所(EBI)、瑞士生物信息学研究所(SIB)和美国蛋白质信息资源中心(PIR)联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名,整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容,涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库(分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL),以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具,为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持,成为生物学研究中不可或缺的资源。
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