five

Free Sample Dataset - 1000 High Resolution Images & Metadata|图像数据数据集|机器学习数据集

收藏
Databricks2024-05-09 收录
图像数据
机器学习
下载链接:
https://marketplace.databricks.com/details/3da47c97-478c-4935-a0e7-c61502c7c7b7/Shutterstock_Free-Sample-Dataset---1000-High-Resolution-Images-&-Metadata
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
**Overview** This is a free sample dataset consisting of 1000 images and accompanying metadata sourced from our +550 million image library. Image types for this sample include photos, vectors, and illustrations across a vast range of content categories and settings. This sample includes a wide range of metadata fields including content descriptions and keywords that make it ideal for powering a wide variety of machine learning use cases. If you’d like to start licensing data from the full range of imagery and metadata available at Shutterstock please reach out directly to our team at sales.databricks@shutterstock.com to start using our tailored services to help ideate, curate and customize datasets for your unique business needs. **Use cases** This type of data can be licensed from Shutterstock for a wide variety of use cases including powering machine learning models that have generative capabilities. **Metadata** Sample metadata fields included in this dataset are listed below, for a full list of all metadata available from Shutterstock please contact our team at sales.databricks@shutterstock.com. **asset metadata:** id keywords image_type is_creative mature_flag date_submitted date_captured asset_location popularity_score german_description spanish_description french_description korean_description japanese_description labels moderation_labels has_model_release has_people primary_category
 **file metadata:** asset_id asset_file_size asset_file_extension asset_file_size_in_bytes width height orientation
 **model metadata:** asset_id model_release_id age_range age_in_years gender ethnicity **Our data** Shutterstock offers the largest, highest quality and most diverse collection of creative content with best-in-class metadata, giving technology businesses the scale and accuracy they need to build and sustain a wide variety of machine learning models. Our growing library of +550M images, +40M videos, +4M music and audio tracks, and +1.2M 3D models and data is human-reviewed for accuracy and IP infringement, allowing you to use our data worry-free and avoid unwanted or unlawful content. We ethically source all content from over 2 million creators in +150 countries and with over 60 million new assets added annually, our ever-growing library gives you access to fresh and diverse datasets that can be refreshed regularly to meet all your data needs.
提供机构:
Shutterstock
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

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

CE-CSL

CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。

arXiv 收录

UCF-Crime

UCF-犯罪数据集是128小时视频的新型大规模第一个数据集。它包含1900年长而未修剪的真实世界监控视频,其中包含13个现实异常,包括虐待,逮捕,纵火,殴打,道路交通事故,入室盗窃,爆炸,战斗,抢劫,射击,偷窃,入店行窃和故意破坏。之所以选择这些异常,是因为它们对公共安全有重大影响。这个数据集可以用于两个任务。首先,考虑一组中的所有异常和另一组中的所有正常活动的一般异常检测。第二,用于识别13个异常活动中的每一个。

OpenDataLab 收录

Global Administrative Areas (GADM)

GADM是一个全球行政区域数据集,提供了全球各个国家和地区的行政区划边界数据,包括国家、省、市、县等不同层级的行政区域。数据集包含了详细的边界信息,适用于地理信息系统(GIS)和空间分析应用。

gadm.org 收录

中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)

CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。

国家青藏高原科学数据中心 收录