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Office31_3域的数据集。

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简介：
Office 长期以来一直是视觉迁移学习领域广泛采用的标准基准数据集，它囊括了 31 个不同的类别，总共包含 4,652 张图像。这些图像来源于真实世界的多样化场景，涵盖了多个来源：包括 Amazon 网站上提供的在线商品图片、Webcam 设备捕捉的低分辨率图像以及来自单反相机拍摄的高清照片。

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  • Office31_3领域数据集
    优质
    Office31_3领域数据集是一款专为办公场景设计的数据集合，包含超过三千张图像，旨在研究与开发领域适应性及域适应学习算法。 Office是视觉迁移学习中的主流基准数据集，包含31个类别共4,652张图片。这些图片分别来自三个真实对象领域：Amazon（在线电商图片）、Webcam（网络摄像头拍摄的低解析度图片）和DSLR（单反相机拍摄的高解析度图片）。
     
  • 中国的流域数据集
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    《中国的流域数据集》是一部全面汇集中国境内主要河流及湖泊水文、水质等信息的专业资料书，为研究与管理水资源提供科学依据。 该数据集展示了全国流域的数据，并从DEM数据中提取而来。它较好地展现了自然流域的范围。
     
  • 医疗领域的12B2数据集
    优质
    医疗领域的12B2数据集是专为医学研究和临床分析设计的一个大规模数据库，包含丰富的患者信息与治疗记录，旨在推动精准医疗的发展。 我有一些医疗英文数据用于实体抽取和关系抽取任务，包括Biobert数据集和i2b2 2010数据集。这些数据集中包含了很多我没有使用过的资料，希望能有所帮助。
     
  • LFW数据集：人脸识别领域的经典数据集
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    LFW数据集是人脸识别研究中的一个基准测试集合，包含多个人物的不同照片，广泛用于评估算法性能。 人脸识别领域经典数据集LFW包含13234张人脸图像。
     
  • 中学数学领域的教育NER数据集
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    本数据集专注于中学数学教育领域，旨在通过收集和标注与教学、学习相关的命名实体信息，推动自然语言处理技术在教育资源分析中的应用。 教育领域中学数学NER数据集可用于中学数学命名实体识别任务。
     
  • 法律领域的对话系统数据集
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    本数据集专注于法律领域，包含大量针对法律咨询与信息查询的人机对话记录，旨在促进法律相关对话系统的研发与应用。 法律服务对话系统中的源代码与语言资源存储在该仓库内。这些内容包括了FAQ、FF功能处理程序以及重启和问候语的模块，并且还包括了一系列为特定法律领域设计的语言资料，如训练数据集和会话测试集等。 文件session_test_set.xlsx包含了用于检测用户同对话框系统间所有可能独特对话流程的数据。每个这样的对话流由一系列句子构成，在多轮交互中展开。此电子表格中的奇数标签对应着偶数标签及其各自意图的组合，形成完整的对话单元。 另外，test_unseen_sent.py脚本被用来测试每一个独立会话，并生成一份报告以展示系统准确识别出的有效对话数量。在进行这些评估之前，所有的会话都会经历一次重启过程来确保初始状态的一致性。
     
  • 人群密集区域的人头检测训练数据集
    优质
    本数据集专为在人群密集区进行人头检测而设计，包含大量标注图像，旨在提升机器学习模型在复杂背景下的识别精度与速度。 我们已经将人流统计数据集转换为YOLO txt格式的标注文件，包含4374张图片及其对应的4374个YOLO标注格式txt文件。
     
  • DGA恶意域名的机器学习数据集
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    本数据集专注于收集和分析用于训练机器学习模型识别DGA（域名生成算法）产生的恶意域名的数据，以提升网络安全防护能力。 DGA恶意域名数据集可用于深度学习网络的训练，并被笔者用于基于注意力机制LSTM的DGA恶意域名检测。
     
  • Yolov5停车区域识别数据集.zip
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    本资料包包含用于训练和评估基于YOLOv5模型的停车区域识别系统的标注图像数据集，适用于智能交通系统研究与开发。 PKLot 数据集包含从监控摄像头帧中提取的 12,416 张停车场图像。这些图像是在晴天、阴天和雨天拍摄的，并且停车位被标记为已占用或空置状态。通过将原始数据集中旋转矩形注释框包围在一个边界框内，实现了对原始注释向各种标准对象检测格式的转换。如果有需要获取该数据集的学生可以私聊我留下邮箱以及所需的数据集名称，我会免费发送，并请理解回复可能不会那么及时。