数据集介绍:inria 航空影像标注解决了遥感中的一个核心主题:航空影像的自动像素级标注(论文链接)。数据集特点:覆盖面积 810 平方公里(405 平方公里用于训练,405 平方公里用于测试)空间分辨率为 0.3 m 的航空正射校正彩色图像两个语义类的地面实况数据:构建和非构建(仅针对训练子集公开披露)这些图像涵盖了不同的城市住区,从人口稠密的地区(例如,旧金山的金融区)到高山城镇(例如,奥地利
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。
cars 数据集包含 196 类汽车的 16,185 张图像。 数据分为 8,144 个训练图像和 8,041 个测试图像,其中每个类别大致按 50-50 分割。 课程通常在品牌、型号、年份级别,例如 2012 tesla model s 或 2012 bmw m3 coupe。citationif you use this dataset, please cite the following p
本数据集使用杜克企业数据统一内容浏览器搜索引擎追溯识别杜克眼科中心医学视网膜实践中的患者,并使用与他们就诊相关的 dme (icd-9 362.07) 计费代码。然后,一名眼科医生使用标准 spectralis(heidelberg engineering,heidelberg,germany)61 线体积扫描协议确定了 6 名临床成像的患者,这些患者具有严重的 dme 病理学和不同的图像质量。
数据集介绍: twitter 是一个在线社交媒体平台,人们在其中以推文的形式分享他们的想法。据观察,有些人滥用它来发布仇恨内容。twitter 正试图解决这个问题,我们将通过创建一个强大的基于 nlp 的分类器模型来帮助它来区分负面推文并阻止此类推文。你能建立一个强大的分类器模型来预测吗?每行包含一条推文的文本和一个情绪标签。在训练集中,您将获得一个从推文 (selected_text) 中提取的