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该数据集为CNNDaily。

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简介：
该文本摘要数据集包含未经处理的原始数据，源自 CNN 和 Daily News 两个信息来源。

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  • CNNDaily数据集.rar
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    CNNDailyData集.rar包含来自CNN网站每日新闻文章的数据集合，适用于文本挖掘、自然语言处理研究和机器学习模型训练。 文本摘要数据集包括CNN与Daily News的未经过处理的原始数据集。
     
  • 该城市的公共交通数据集
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    这个数据集包含了某城市全面而详尽的公共交通信息，包括公交、地铁等交通方式的路线和站点分布、运营时间及乘客流量等相关数据。 某城市的日出行数据量为900KB，包含一万条记录。这些数据可用于交通大数据分析练习，并能帮助了解城市当前的交通结构状态，在城市规划与交通管理等方面具有重要的参考价值。
     
  • 将txt数据集格式转换为xml数据集格式，并将yolov5数据集转换为COCO数据集
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    本项目提供了一种高效的方法，用于将txt格式的数据集转换成xml格式，同时支持将YOLOv5数据集转化为COCO数据集，便于多平台训练使用。 该脚本用于将YOLOv5专用的txt数据集格式转换为xml数据集格式。通过调整脚本中的相关设置，可以将其改为适用于COCO或其他类型的数据集格式。
     
  • 用户行为-数据集
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    该数据集包含用户的各类在线行为记录，涵盖点击、浏览和购买等信息，适用于用户画像构建、推荐系统优化及广告精准投放等领域研究。 UserBehavior.csv 文件包含了用户行为的数据。
     
  • 用户行为-数据集
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    该数据集涵盖了广泛的真实世界用户在线行为记录，包括点击流、搜索历史和购买活动等信息，旨在支持研究者深入分析用户偏好及行为模式。 数据集包括用户ID、会话ID以及用户在访问期间浏览的页面URL和访问时间。文件名为user_behaviors.csv。
     
  • 将个人数据集转换为COCO数据集格式
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    本教程详细介绍如何将个人图像数据集转换成COCO（Common Objects in Context）标准格式，包括必要的工具安装、JSON文件编辑及验证方法。 在IT领域特别是计算机视觉与深度学习应用方面, 数据集格式对于模型训练非常重要。COCO（Common Objects in Context）数据集是广泛使用的一种标准格式，它为图像识别、目标检测及分割等任务提供丰富的标注信息。 本段落将详细介绍如何将自己的数据转换成COCO的数据格式，并通过Python中的`mrcnn`库来处理这一过程。 COCO的主要组成部分包括：图片、类别和注释。每个部分都有其特定的结构： 1. **图像**：在COCO中，包含多个JPEG或PNG格式的图像文件，在同一个目录下组织好且每张图有唯一的ID。 2. **分类信息（Categories）**：定义一个类别字典其中包括类别的ID、名称以及父类别的ID。例如，“人”这一类别可能有一个顶级类别为0的父类别，即其自身是一个顶级类别。 3. **注释**：这是COCO的核心部分，包含了每个目标实例的具体信息如边界框坐标和分割掩模等。 为了将自定义数据集转化为COCO格式，请执行以下步骤： 1. 整理图像文件到一个目录中，并确保每张图有一个唯一的ID。 2. 创建类别列表并将其保存为JSON文件。这包括每个类别的名称和唯一标识符（ID）。 3. 制作注释：使用标注工具如LabelImg或VGG Image Annotator (VIA) 来帮助完成这个过程，然后将这些信息以COCO格式的JSON文件形式存储下来。 4. 使用Python脚本读取图像和注释数据，并生成符合COCO标准的JSON文件。这通常涉及创建一个包含所有必要信息（如图片、类别及注释）的字典，然后使用`json.dump()`将其写入到文件中。 5. 利用mrcnn库加载并训练模型：安装matterport-mrcnn库后，你可以利用这个库提供的功能加载COCO格式的数据集，并用于后续的模型训练和评估。 在使用`mrcnn`时，请注意以下几点： - 安装`matterportmrcnn`库可以通过pip install matterport-mrcnn命令完成。 - 创建一个继承自Dataset类的新类，覆盖必要的方法如load_coco(), load_image_ids()等来加载你的COCO数据集。 - 在训练前，使用create_dataset()函数初始化数据集，并调用train()开始模型的训练。 将数据转换成COCO格式并利用`mrcnn`库进行处理可以帮助你在深度学习项目中更高效地解决目标检测和分割问题。在整个过程中，请确保你的数据质量和注释准确性以提高模型性能。
     
  • MSTAR数据集最为全面
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    MSTAR数据集是最为全面的合成孔径雷达(SAR)图像数据库之一，包含了多种地面车辆在不同条件下的SAR图像，广泛应用于目标识别与分类研究。 网上许多MSTAR数据集存在缺失问题，影响了学习与研究的进行。因此我特地分享这个完整版的数据集，它包含了7类目标，并且还有大场景SAR图像供参考。
     
  • UR-FUNNY数据集展示 - 该存储库内容介绍
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    简介：UR-FUNNY数据集展示旨在提供一个全面的内容介绍平台，涵盖各类有趣且富有挑战性的数据集合，供研究和开发人员探索使用。 这项工作是由美国罗切斯特大学的罗切斯特人机交互（ROC HCI）实验室与美国CMU SCS语言技术学院合作完成的。该存储库包括UR-FUNNY数据集：这是首个用于多模式幽默检测的数据集，包含有关如何读取数据集的教程，并提供用于幽默检测的Contextual Memory Fusion Network代码。请阅读相关文章以获取关于数据集和模型的详细信息。如果使用了这些数据和模型，请参考以下研究论文： @inproceedings{hasan-etal-2019-ur, title = {UR}-{FUNNY}: A Multimodal Language Dataset for Understanding Humor, author = Hasan, Md Kamrul and Rahman, Was }
     
  • 驾驶者行为数据集.zip
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    本数据集包含多样化的驾驶者行为记录，涵盖驾驶习惯、车辆状态及环境因素等信息，旨在支持自动驾驶与交通安全研究。 驾驶员行为数据集.zip包含了超过20000张关于驾驶员体态行为的照片数据集。