AISHELL-2

Name: AISHELL-2
Creator: OpenDataLab
Published: 2022-05-23T17:54:33+08:00

OpenXLab2026-04-18 收录

方言语音识别

自然语音语料库

数据链接：

https://openxlab.org.cn/datasets/OpenDataLab/AISHELL-2 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

AISHELL-2是迄今为止可用于普通话ASR研究的最大的言论自由语料库。

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2022-05-23

PathVQA

医学图像识别

医疗人工智能

是否有可能培养“AI病理学家”通过美国病理学委员会的董事会认证考试？为了实现这一目标，我们构建了一个医学视觉问答（VQA）数据集，其中AI代理将获得病理图像和问题，并被要求给出正确答案。该数据集包含来自 32，799 张病理学图像的 4，998 个开放式问题。该数据集由两本公开可用的病理学教科书构建：“病理学教科书”和“基础病理学”，以及一个公开的数字图书馆：病理学教育信息资源（PEIR）。

OpenDataLab2026-07-12 更新2650

Failure-Dataset-OpenStack

云计算故障诊断

系统容错测试

此故障数据集包含有关在使用三种不同工作负载执行的三个不同的故障注入实验活动期间在 OpenStack 云计算平台中收集的事件的信息。

OpenXLab30

RailSem19 (RailSem19: A Dataset for Semantic Rail Scene Understanding)

场景语义分割

交叉区域场景分析

RailSem19提供了从轨道车辆 (火车和电车) 的自我角度拍摄的8500独特图像。提供了广泛的语义注释，包括基于几何的 (与轨道相关的多边形，所有轨道均作为折线) 和具有许多城市景观兼容的道路标签的密集标签图。许多框架显示了公路和铁路车辆之间的交叉区域 (铁路道口，在城市街道上行驶的电车)。RailSem19适用于铁路应用和道路应用。

OpenXLab20

SpeakingFaces

多模式机器学习

语音识别

speakFaces 是一个公开可用的大型数据集，旨在支持在结合了热、视觉和音频数据流的环境中进行多模式机器学习研究；示例包括人机交互 (HCI)、生物特征认证、识别系统、域转移和语音识别。 speakFaces 由完全对齐的高分辨率热和视觉光谱图像流组成，这些图像流与每个主题的音频记录同步，每个主题说出大约 100 个命令短语。

OpenXLab50

WIKIPerson

视觉实体链接

人物实体识别

维基人是一个专注于视觉命名实体链接的高质量人类注释视觉人链接数据集。与以前在实体链接中常用的数据集不同，维基人中的提及只是包含带有边界框的PERSON实体的图像。相应的标签标识了维基百科中的唯一实体。作为注释成本相对较低的最常见的实体类型，我们首先将研究重点放在PERSON类型上，并将其用作数据v1.0。我们将在未来扩展地点、游艇和其他更多样化的实体类型。

OpenXLab20

AISHELL-2

资源简介：

相关数据集