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NightCity|计算机视觉数据集|语义分割数据集

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OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
计算机视觉
语义分割
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/NightCity
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资源简介:
具有像素级标签的最大现实世界夜间语义分割数据集。
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-09-01
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Breast Cancer Dataset

该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集,该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术(如分类、编码和二值化)来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。

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HazyDet

HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

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本研究对中国范围内0-2米六个标准深度层(0-5、5-15、15-30、30-60、60-100和100-200厘米)的23种土壤物理和化学属性进行了90米空间分辨率的制图。该数据集源自第二次土壤普查的8979个土壤剖面,世界土壤信息服务的1540个土壤剖面,第一次全国土壤普查的76个土壤剖面,以及区域数据库的614个土壤剖面。该数据集包括pH值、砂粒、粉粒、粘粒、容重、有机碳含量、砾石、碱解氮、总氮、阳离子交换量、孔隙度、总钾、总磷、有效钾、有效磷和土壤颜色(包括蒙赛尔颜色和RGB两种形式)。数据集的缺失值为“fillvalue = -32768”。数据集以栅格格式提供,有Tiff和netCDF两种格式。为了满足陆面建模中不同应用对空间分辨率的不同要求,CSDLv2 提供了 90 米、1 公里和 10公里空间分辨率的版本。各个土壤属性的单位参见说明文档。该数据集相对于第一版具有更好的数据质量,可广泛应用于陆面过程模拟等地学相关研究。

国家青藏高原科学数据中心 收录

FAOSTAT Agricultural Data

FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织(FAO)提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据,旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。

www.fao.org 收录

GVJahnavi/Crops_set

该数据集包含图像和标签两个主要特征。图像特征的数据类型为图像,标签特征的数据类型为类标签,具体包括20种不同的植物病害和健康状态,如玉米的灰斑病、普通锈病、北方叶枯病,以及番茄的细菌性斑点病、早疫病、晚疫病等。数据集分为训练集和测试集,训练集包含25384个样本,测试集包含6346个样本。数据集的下载大小为514893426字节,总大小为474216412.07000005字节。

hugging_face 收录