car_augm|目标检测数据集|无人机数据集
收藏数据集概述
数据集名称
car_augm
数据集描述
该数据集用于改进YOLOv8的无人机画面坦克检测定位系统,专注于单一类别的目标检测,具体为“坦克”。数据集的设计旨在解决传统目标检测模型在特定环境下的局限性,尤其是在军事侦察和战场监控等应用场景中。
数据集类别
- 类别数量:1
- 类别名称:[tank]
数据集构建
数据集包含3300张图像,通过多种数据增强技术(如图像旋转、缩放、裁剪、亮度调整等)确保模型在训练过程中能够接触到丰富多样的坦克图像。图像来源广泛,涵盖不同类型的坦克及其在多种地形和环境中的表现。
数据集标注
数据集中的图像采用了精确的标注策略,确保每一张图像中的坦克目标都被准确标记。这一过程不仅提高了数据集的质量,也为后续的模型训练提供了坚实的基础。
数据集应用
通过使用该数据集,研究者期望能够显著提升YOLOv8模型在复杂环境中的坦克检测能力,为未来的军事应用提供更为精准的技术保障。

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
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
github 收录
Nexdata/chinese_dialect
该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据,收集自多个方言区域的本地方言使用者,涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件,单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别(ASR)和音频说话人识别。
hugging_face 收录
BBGRE
The Brain & Body Genetic Resource Exchange (BBGRE) provides a resource for investigating the genetic basis of neurodisability. It combines phenotype information from patients with neurodevelopmental and behavioural problems with clinical genetic data, and displays this information on the human genome map.
国家生物信息中心 收录
Anti-UAV
Anti-UAV数据集由中国科学院大学创建,专注于无人机跟踪研究。该数据集包含318对RGB-T视频,总计超过580,000个手动标注的边界框,适用于长距离无人机跟踪。数据集内容丰富,包括多种场景和光照条件下的视频序列,支持单模态和多模态无人机跟踪。创建过程中,数据集通过精细的标注策略确保高质量。该数据集的应用领域主要集中在无人机监控和跟踪技术的发展,旨在解决无人机在复杂环境中的状态感知问题。
arXiv 收录