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？
Cambridge Bay Camera Lights Deployed 2014-09-26
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://data.oceannetworks.ca/DatasetLandingPage?doidataset=10.34943/186dcac7-cdfa-4c45-9f18-9d9f4b30af41
下载链接
链接失效反馈资源简介：
The ROS Lights (SN 21251 21267) was deployed on 2014-09-26 at Cambridge Bay. Cambridge Bay is located on Victoria Island in the Kitikmeot Region of Nunavut, Canada. This device is a Camera Lights. Camera lights are used to improve visibility where cameras are deployed. Light controls and schedules can be remotely-controlled from on-shore using software. The length of time that lights are on is limited in order to minimize impact on the environment. It was deployed on a fixed platform. Data from this deployment were archived and made available through Ocean Networks Canada's Oceans 2.0 digital infrastructure, with quality assurance and derived data products following established practices.
创建时间：
2024-01-31
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
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 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
中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
RFUAV
RFUAV数据集是由浙江科技大学信息科学与工程学院开发的高质量原始射频数据集，包含37种不同无人机的约1.3 TB原始频率数据。该数据集旨在解决现有无人机检测数据集类型单一、数据量不足、信号-to-噪声比(SNR)范围有限等问题，提供了丰富的SNR级别和用于特征提取的基准预处理方法及模型评估工具。数据集适用于射频无人机检测和识别，有助于推动相关技术的研究与应用。
arXiv 收录
PartNet
我们介绍了PartNet: 一个一致的、大规模的三维对象数据集，用细粒度的、实例级的和分层的三维零件信息进行注释。我们的数据集包括573,585个零件实例，超过26,671个3D模型，涵盖24个对象类别。该数据集支持并充当许多任务的催化剂，例如形状分析，动态3D场景建模和仿真，可承受分析等。使用我们的数据集，我们建立了用于评估3D零件识别的三个基准任务: 细粒度语义分割，分层语义分割和实例分割。我们对四种最先进的3D深度学习算法进行了基准测试，用于细粒度语义分割，并对三种基线方法进行了基准测试。我们还提出了一种新颖的零件实例分割方法，并证明了其优于现有方法的性能。
OpenDataLab 收录