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MOSI数据集已提供网盘链接。

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简介：
MOSI数据集收录了大量YouTube上的视频博客（vlog），其主题主要集中在电影评论方面。这些视频的长度各不相同，范围从2到5分钟不等。总共随机选取了93个视频，这些视频来源于89位不同的创作者，其中包括41位女性和48位男性。 大部分演讲者的年龄大致集中在20到30岁之间，并且来自多元化的种族背景。 视频的标注工作由来自亚马逊众包平台上的五个标注人员完成，他们对每个视频的标注结果进行了平均计算，最终将情感倾向标注为七个类别，范围从-3到+3。值得注意的是，该数据集中的情感标注并非基于观看者的个人感受，而是反映了视频中评论者所表达的情感倾向。

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  • MOSI数据集，包含网盘链接
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    本资源提供了一个名为MOSI的数据集下载链接，可通过网盘获取。该数据集用于多模态情感分析研究，包含了丰富的音频、视频和文本信息。 MOSI数据集收集了来自YouTube的93个电影评论视频博客（vlog），这些视频长度大约在2到5分钟之间，并且由89位不同的讲述者提供，其中包括41名女性和48名男性。大多数演讲者的年龄介于20至30岁之间，具有多样化的种族背景。亚马逊众包平台上的五名标注员对这些视频进行了情感倾向的标记并取平均值，每个视频的情感标签范围从-3到+3之间的七个等级表示评论者在视频中的情绪状态。需要注意的是，该数据集中的情感评价反映的是视频中评论者的情绪而非观看者的感受。
     
  • AFEW数据集完整版的网盘提取链接
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    这是一个包含AFEW数据集完整版的网盘分享页面，提供了用于情感分析和面部表情工作的高质量视频片段及标注信息的下载链接。 AFEW数据集完整版网盘提取链接已提供，请注意查收。
     
  • AffectNet数据集百度网盘链接及提取码
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    这段文字提供AffectNet数据集的百度网盘下载链接和对应的提取码，便于研究人员获取并使用该情感识别领域的高质量资源。 AffectNet数据集用于表情识别。
     
  • AffectNet数据集网盘链接.txt
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    该文档提供了一个包含丰富面部表情图像的数据集——AffectNet的网盘下载链接，适用于情绪识别和人脸识别研究。 用于表情识别的AffectNet数据集是一个广泛使用的资源。该数据集包含大量标记的表情图像，适用于研究和开发面部表情分析技术。
     
  • IEMOCAP数据集网盘链接.txt
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    本文件提供IEMOCAP情感语音数据集的下载链接，包含多模态的情感标注和丰富的语料资源，适用于情绪识别研究。 IEMOCAP语音情感分类数据集完整版（包括音频、视频、转录文本）提供分卷压缩和整体压缩两种格式的网盘资源。
     
  • IEMOCAP数据集网盘链接.txt
    优质
    该文本文件提供了访问IEMOCAP数据集的网盘链接。IEMOCAP数据集包含大量标记了情绪的人机对话音频与视频材料，适用于情感识别研究。 数据集网盘地址已经提供。
     
  • OpenCV 4.5.4 百度网盘下载链接（文件较大，约1G，提供网盘链接）
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    本资源为OpenCV库4.5.4版本的百度网盘下载链接，文件大小约为1GB。提供此链接方便开发者和研究者快速获取并使用该计算机视觉库。 opencv 4.5.4 已经亲测可用，详情请参见相关博客文章。
     
  • VBA安装包下载及网盘链接提供
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    本页面提供了VBA（Visual Basic for Applications）的安装包下载链接以及相关的网盘资源，方便用户快速获取并安装使用。 关于在WPS中设置宏：基于COM的宏语言Visual Basic for Applications（VBA）最早出现在十年前的Office 97版本里。尽管它曾经带来了一些安全风险，但它的便利性也是显而易见的。虽然目前Office开发者主要转向了.NET平台，但是VBA仍然有其独特的价值，并且下一代Office产品中也会继续支持这种语言。
     
  • S3DIS点云数据集的网盘链接
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    这是一个包含S3DIS点云数据集的网盘分享页面。S3DIS是室内大型三维点云标注数据集，用于室内的场景理解与分割研究。 3D点云公开数据集提供了丰富的三维场景数据，对于研究者来说是一个宝贵的资源。这些数据可以帮助研究人员在多个领域进行深入的探索和实验，包括但不限于机器人导航、自动驾驶以及增强现实技术等。通过使用高质量的数据集，可以促进算法开发与性能评估，并加速相关领域的创新和发展。
     
  • KITTI数据集完整网盘链接.txt
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    该文档提供了完整的KITTI数据集网盘下载链接，方便研究者获取用于计算机视觉和机器学习任务的数据资源。 Kitti官网无法访问。这里提供已经下载好的kitti数据集，适用于自动驾驶、目标检测和深度学习研究，方便大家使用。