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Santa Anita track, opening day crowd shots, Arcadia, Calif., 1937
收藏Mendeley Data2024-05-15 更新2024-06-29 收录
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https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1OMS2S2S
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链接失效反馈资源简介：
9 photographs of the Santa Anita horse race track, including grandstands, crowds, betting windows, and the start of a race, Arcadia, California, 1937 December 25. Editor's note: the photographer's job number does not indicate a date for this event.
创建时间：
2024-05-11
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
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录
红外谱图数据库
收集整理红外谱图实验手册等数据，建成了红外谱图数据库。本数据库收录了常见化合物的红外谱图。主要包括化合物数据和对应的红外谱图数据。其中，原始红外谱图都进行了数字化处理，从而使谱峰检索成为可能。用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图，也可以提交谱图/谱峰数据，以检索与之相似的谱图数据，以协助进行谱图鉴定。
国家基础学科公共科学数据中心 收录
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。
arXiv 收录
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。
arXiv 收录
中国1千米分辨率逐日全天候地表土壤水分数据集（2003-2024）
(1、2025年5月19日对V2.0版本进行了最新更新，本次更新将数据集覆盖时段延伸至2024年年末。 2、2023年5月数据更新提示：本数据集的V2.0版本目前已经更新至2022年底，同时填补了2011年10月至2012年6月的空白时段，V2.0版本整体估算结果与V1.0原始版本相同，已下载的V1.0版本数据亦可放心使用，详情请参阅附件"2023年5月数据更新说明.pdf"。) 地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 cm3/cm3到0.056 cm3/cm3之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
国家青藏高原科学数据中心 收录