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遇见数据集
北京旷视科技有限公司

北京旷视科技有限公司

企业

北京旷视科技有限公司成立于2011年,属软件和信息技术服务业,主营技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流。面向OCR、身份识别、交通监控等领域提供数据服务,开放身份证OCR(OCR、身份识别)、交通目标检测视频数据(交通监控、目标检测)、Object365通用物体检测数据集(物体检测、图像感知),支撑监测研判与运维优化。

文字识别技术身份识别交通监控软件信息服务高新技术企业
成立于 2011 年北京市https://www.faceplusplus.com.cn/business@megvii.com

数据概览

15
数据集总量
634
总浏览量
0
关注人数
2026-03-07
最近更新
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数据集列表

身份证OCR
OCR
身份识别
通过前端SDK辅助采集高清的身份证正反面图片,通过调用服务端API识别中华人民共和国第二代身份证正反面的文字信息,同时提供身份证(屏幕翻拍,打印纸身份证,粗糙PS,临时身份证,原件)等五分类判定。
苏州大数据交易所2023-08-10 更新2140
交通目标检测视频数据
交通监控
目标检测
交通目标检测视频数据是分别在2020年12月、2020年7月,采用卡口相机在贵阳市市内、武汉市环路高架/高速/大桥上等自然场景采集到的交通视频数据,以及通过算法对视频中的车辆、非机动车等检测数据,包括视频帧数位置、车框位置、车辆的类别(机动车、非机动车)、车辆的跟踪编号。数据分析是采用人工与算法相结合的数据清洗模式,提取了视频中多目标快速运动片段,确保数据交付质量。目标打标签过程,经过多轮人工审核,提升了学习质量。数据量428MB。
国家基础学科公共科学数据中心980
动态/静态计算图的混合训练测试数据及SOTA模型
图像处理
深度学习
数据集依托项目课题一《图像感知人工智能开放创新平台》建设。课题完成面向图像感知的开放式分层框架设计,实现深度学习模型的静态图和动态图统一,并支持SOTA模型。数据集基于对应指标测试用例运行日志采集,包含MegEngine支持动态/静态计算图混合训练的运行日志;MegEngine 开源的SOTA模型的训练代码或官网链接、预训练权重下载链接。
国家基础学科公共科学数据中心250
国产芯片上混合精度训练与测试日志与测试数据
国产芯片
混合精度训练
数据集依托课题二《分布式深度学习训练平台关键技术研究》建设。课题二面向训练芯片加速与训练芯片通信能力开展研究,研究了基于国产芯片的混合精度训练技术。数据集基于实验测试与公开数据集产生。数据集包含1个数据集说明文件,1个运行环境说明文件,1个测试指标表格文件,2个训练和测试日志文件,1个用于支撑测试的支撑数据文件夹,该文件夹内包含测试图像、测试标签、模型权重等5个二进制文件。
国家基础学科公共科学数据中心70
训推一体化及平台/芯片支持实验数据
人工智能硬件支持
性能优化
数据集依托项目课题一《图像感知人工智能开放创新平台》建设。课题完成面向图像感知的开放式分层框架设计,实现训练推理一体化,并提供各类硬件平台上的加速能力和内存优化技术。数据集基于对应指标测试用例运行日志采集,包含MegEngine支持训推一体的训练及推理的运行日志;MegEngine支持X86、Armv7、Armv8、Armv8.2、2080Ti、V100的推理运行日志;MegEngine支持燧原T10的训练运行日志;MegEngine 支持华为Atlas 310、寒武纪MLU 270、010AX630的推理运行日志。
国家基础学科公共科学数据中心150
身份证OCR
OCR
身份验证
通过前端SDK辅助采集高清的身份证正反面图片,通过调用服务端API识别中华人民共和国第二代身份证正反面的文字信息,同时提供身份证(屏幕翻拍,打印纸身份证,粗糙PS,临时身份证,原件)等五分类判定。
江苏数据交易所220
实时金融行为标签
金融行为分析
客户关系管理
根据用户在银行类机构和非银行金融机构的行为,输出近15/30分钟,近1/2/3/6/9/12小时,近1/2/3/4/5/6/7/14天内的查询结果。数据来源:旷视人脸核验服务SDK的机构调用日志使用场景:客户活跃度评估解决问题:客户分层,在一定时间窗口范围,识别高活跃度用户。
北京国际大数据交易所210
鸟巢安防人工智能人脸、人体算法训练数据
监控
人工智能算法训练
鸟巢内部各个出入口、环廊以及公共区域的监控数据,包括人脸、人体、车辆以及相关事件的图像数据。
国家基础学科公共科学数据中心190
鸟巢数字孪生系统运营数据
数字孪生
建筑智能化
鸟巢数字孪生系统运营数据鸟巢数字孪生系统运营数据,鸟巢 ECC 日常运行数据,包括对能源、健康环境、安防部分等建筑本体的智能化设备运行数据。
国家基础学科公共科学数据中心70
AutoML评测数据与搜索结果网络
自动机器学习
图像感知
数据集依托项目课题一《图像感知人工智能开放创新平台》建设。课题研究了图像感知底层共性开放技术,包括基于自动机器学习(AutoML)的模型搜索技术,该技术为深度学习关键技术之一,能够降低图像感知落地成本。数据集面向自动机器学习评测建设,基于公开数据集以及测试实验结果采集。数据集包含用于评估自动化模型搜索(AutoML)的数据集,以及模型搜索结果网络结构与权重。数据量达到4.66GB。
国家基础学科公共科学数据中心220
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