数据集介绍: 现有的深度学习去雾方法多采用单帧去雾数据集进行训练和评测,从而使得去雾网络只能利用当前有雾图像的信息恢复清晰图像。另外一方面,理想中的视频去雾算法却可以使用相邻的有雾帧来获取更多的时空冗余信息,从而得到更好的去雾效果,但由于视频去雾数据集的缺失,视频去雾算法鲜有研究。为了实现视频去雾算法的监督训练,我们首次提出了一组真实的视频去雾数据集(REVIDE)。使用精心设计的视频采集系统,成
Context In this Dataet, we introduce DTL models to classify limited COVID-19 chest CT scan digital images. To input adopting CT images of the chest to the DCNN, we enriched the medical chest CT images
本数据集汇总了2015年-2018年间的一些真实的新闻和虚假的新闻,包含每篇新闻的主题类型、标题、正文和日期。
该数据集是来自伊利诺伊州芝加哥市交通摄像头的增强随机屏幕截图的集合。在数据中,所有车辆都被标记在一个名为 的类别中car。标签由边界框组成,并以 YOLOv5 PyTorch 格式存储。 Acknowledgements Snyder, Corey; Do, Minh (2019): Data for STREETS: A Novel Camera Network Dataset for Tr
CASIA-HWDB-T包括56,469个二字或多字触摸字符串,其中1,818个字符串有多个触摸字符。 作者还将接触字符串划分为 50,157 个全中文字符串、2,788 个全数字字符串、328 个全字母字符串和 3,196 个混合字符字符串。 所有的字符串都标注了字符类、触摸点的位置以及字符串高度和平均笔画宽度等辅助值。 Publication: Liang Xu, Fei Yin, Qiu
数据集主要包含: 图像数据:可能包含陨石坑的火星和月球表面图像。数据源混杂。对于火星图像,图像主要来自 ASU 和 USGS;目前所有月球图像都来自美国宇航局月球勘测轨道器任务。所有图像均使用 RoboFlow 进行预处理,以去除 EXIF 旋转并将大小调整为 640*640。 标签:每个图像都有其关联的 YOLOv5 文本格式的标签文件。标注工作由我们自己完成,主要用于物体检测。 训练好的 Y