在这项工作中,我们构建了一个大规模的 logo 数据集 Logo-2K+,它涵盖了来自真实世界 logo 图像的各种 logo 类别。 我们生成的徽标数据集包含 167,140 张图像,具有 10 个根类别和 2,341 个类别。
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#数据集##Logo检测# LogoDet-3K: A Large-Scale Image Dataset for Logo Detection用于Logo检测的大规模图像数据集:LogoDet-3K LogoDet-3K数据集是最大的具有完整标注的标识检测数据集,有3000个标识类别,约20万…
(20) Logo-2K+: A Large-Scale Logo Dataset for Scalable Logo Classification
来自山东师范大学的王静在计算所实习期间,构建了一个大型的且完备的logo数据集Logo-2K+,基于这个数据集,她提出了一个判别性的区域引导和增强网络,来二次定位关键区域,并将区域特征和全局特征进行融合,来做最终的类别预测。
数据来源:生态环境部地表水融合数据发布 水质数据:断面名称, 所在省份, 所在地市, 所属流域, 所属河流, 水质, 水温, pH值, 溶解氧, 电导率, 浊度, 高锰酸盐指数, 化学需氧量, 五日生化需氧量, 氨氮, 总磷, 总氮, 铜, 锌, 氟化物, 硒, 砷, 汞, 镉, 六价铬, 铅, 氰化物, 挥发酚, 石油类, 阴离子表面活性剂, 硫化物。注:按照《“十四五”国家地表水监测及评价方案(试行)》(环办监测函〔2020〕714号)、《2021年国家生态环境监测方案》(环办监测函〔2021〕88号),国家地表水环境质量监测网实行“9+X”监测与评价。
地表水水质监测系统监视和测定水体中污染物的种类、各类污染物的浓度及变化趋势,评价水质状况, 提供地表水水质历史记录
数据集介绍: 该数据集提供了五个类别的动物姿势注释:狗、猫、牛、马、羊,在4,000 多张图像中总共有6,000多个实例。此外,该数据集还包含其他7 个动物类别的边界框注释。在论文中查找详细信息。 该数据集一共标注了 20 个关键点:两只眼睛、喉咙、鼻子、马肩隆、两个耳根、尾根、四个肘部、四个膝盖、四个爪子。我们从这个数据集中选择一些样本。第一个图表示来自五个动物类别的关键点标记的动物实例。第二个
数据集介绍: 基于外观的凝视估计被认为在现实环境中很有效,但现有数据集是在受控实验室条件下收集的,并且没有对多个数据集的方法进行评估。在这项工作中,我们研究了野外基于外表的凝视估计。我们展示了MPIIGaze数据集,其中包含我们在三个多月的日常笔记本电脑使用过程中从15名参与者收集的213659张图像。在外观和照明方面,我们的数据集比现有的数据集变化更大。我们还提出了一种使用多模式卷积神经网络进行