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收藏学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展,让高质量机器人数据触手可及,作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子,智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思,重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目,旨在构建国际领先的开源技术底座,标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集,AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍,场景范围覆盖面扩大 100 倍,数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能,从抓取、放置、推、拉等基础操作,到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互,几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录
music-genres-dataset
包含1494个音乐流派的数据集,每个流派有200首歌曲。每首歌曲提供以下属性:艺术家、歌曲名称、在列表中的位置、主流派、子流派(含流行度计数)、标签(非现有流派的标签,如情感等,也含流行度计数)。
github 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
UAV-VisLoc - 用于无人机视觉定位的大规模数据集
UAV-VisLoc数据集由北京邮电大学、中科院和香港城市大学联合构建,旨在解决无人机在失去全球导航卫星系统信号时的精确定位问题。该数据集涵盖了中国11个不同地点的无人机图像,捕获了多样化的地形特征,包括固定翼无人机和多地形无人机在不同高度和方向上拍摄的6742张图像以及11幅卫星地图。每张图像均附有经纬度、高度、拍摄日期和航向角等元数据,为模型的训练与测试提供了丰富多元的数据支持。UAV-VisLoc数据集用于支持无人机视觉定位任务,为无人机视觉定位任务提供了训练和测试样本,通过匹配无人机拍摄的地面向下视角图像与正射卫星地图,实现无人机的自主视觉定位。
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