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RESIDE数据集（涵盖RTTS、OTS、ITS、SOTS、HSTS及未标注的真实世界雾霾图像）

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简介：
RESIDE数据集包含了多种类型的雾霾图像，包括RTTS、OTS、ITS、SOTS和HSTS等，并收录了大量未标注的真实世界雾霾图片，为研究提供了丰富资源。 RESIDE六种数据集已经全部收集完毕，并且我已经将这些数据集上传到了我的百度网盘内。您可以进入我提供的txt文件中的链接下载这六个数据集。

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  • RESIDE数据集（涵盖RTTS、OTS、ITS、SOTS、HSTS及未标注的真实世界雾霾图像）
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    RESIDE数据集包含了多种类型的雾霾图像，包括RTTS、OTS、ITS、SOTS和HSTS等，并收录了大量未标注的真实世界雾霾图片，为研究提供了丰富资源。 RESIDE六种数据集已经全部收集完毕，并且我已经将这些数据集上传到了我的百度网盘内。您可以进入我提供的txt文件中的链接下载这六个数据集。
     
  • 大雾下的雾霾图像数据集
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    大雾下的雾霾图像数据集汇集了在各种能见度条件下拍摄的城市环境照片，旨在研究与开发同时识别雾和霾影响的先进算法和技术。 雾霾图像数据集——大雾
     
  • 火灾场景烟雾图像标注的数据集
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    该数据集包含多种火灾现场的烟雾图像，旨在为机器学习模型提供训练素材，以提高其在复杂环境中的烟雾识别能力。 火灾烟雾图像标注数据集在计算机视觉领域扮演着重要角色，主要用于训练和评估针对火灾及烟雾的检测算法。该数据集包含2257张精心挑选并详细标注的图片，旨在帮助研究人员与开发者构建更精确的目标识别系统，并提升真实环境下的火源及烟雾辨识能力。 理解“图像标注”的概念是关键：这一过程涉及对特定对象或区域在图像中的标记，以使机器学习算法能够识别这些元素的位置和特征。此数据集中每张图片均详细标示了火灾与烟雾的存在情况，从而让算法可以掌握其形状、颜色及环境背景。 VOC（PASCAL Visual Object Classes）和YOLO（You Only Look Once）是两种广泛使用的标注格式。其中，VOC使用XML文件详述图像中每个目标的边界框、类别及其置信度；而YOLO则通过将图片分割成多个网格，并预测各网格内存在的目标及相应信息来实现高效的目标识别。这两种方法各有特点：VOC适合处理复杂的多对象场景，而YOLO以其速度和简洁性著称。 在训练深度学习模型时，此类大规模且高质量的数据集至关重要。它们为模型提供了丰富的样本数据，使其能够区分火灾与烟雾的不同特征（如火焰的颜色、形状及亮度；以及烟雾的浓度及其扩散状态）。通过这些图像的学习过程，模型可以逐渐提高对火灾和烟雾场景识别的准确性，这对防火预警系统具有重要意义。 利用该数据集的研究者可进行以下几类任务： 1. 目标检测：训练算法来定位并识别图片中的火灾与烟雾。 2. 类别辨识：区分不同类型的火源或烟雾，并进一步细分类别（例如明火、余烬等）。 3. 实时监测：优化模型以适应视频流，实现连续的火灾和烟雾监控。 4. 异常检测：通过分析图像序列来识别与背景显著不同的异常情况。 5. 跨场景适应性研究：测试模型在不同光照条件、天气状况及环境下的表现。 实际应用中，此类算法可以集成到公共安全系统如公共场所摄像头、无人机监测或手机应用程序等，从而实现及时的火灾警报功能，降低人员伤亡和财产损失的风险。 总之，火灾烟雾图像标注数据集是推动火灾与烟雾检测技术进步的重要资源。通过深度学习和图像处理技术的应用开发出更智能且精准的防火预警系统能够有效保护公共安全。
     
  • 室内训练套装（ITS）[RESIDE-标准]
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    室内训练套装(ITS)[RESIDE-标准]是一款专为健身房外锻炼设计的专业装备集合，包含多种训练工具和配件，旨在提供高效、全面的身体训练方案。 RESIDE 是一个大型基准测试集合，包含合成图像和真实世界的朦胧图像，用于全面研究和评估现有的单张图片除雾算法。该数据集突出不同的数据来源及图像内容，并分为五个子集，每个子集提供特定的训练或评估目的。标准室内训练集（ITS）由1399 张清晰图像及其对应的 13990 张朦胧图和跨图像组成。
     
  • PolyU真实世界噪声图像数据集去噪数据集 为了使标题更加简洁明了，可以进一步优化为： PolyU真实世界噪声图像数据集
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    简介：PolyU真实世界噪声图像数据集是由香港理工大学提供的一个包含各种环境下的噪声污染图像的数据集合，旨在促进图像去噪算法的研究与开发。 去噪数据集实在是太少了，好不容易找到了，在GitHub上下载实在太慢了，甚至无法从原地址下载：https://github.com/csjunxu/PolyU-Real-World-Noisy-Images-Dataset。
     
  • Open Images Dataset: 包含约900万张图像的数据集，每张图像均带有图像级别标签及涵盖数千种类别的边界框标注...
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    Open Images Dataset是一个庞大的视觉数据集合，包含近900万张图片，每一张都附有详细的图像级标签和数千种类别的精确边界框标注。 “开放图像”数据集包含约900万个URL的图片，并且这些图片被标注了超过6000个类别。此页面提供了Open Images Dataset的数据下载指引。 CVDF托管在打开图像数据集V4/V5中的图像是具有边界框注释的一部分，它们包含了完整的图像子集并对其进行了实例分割和视觉关系的标注。所有这些图片被划分为训练（1,743,042张）、验证（41,620张）以及测试（125,436张）三个集合。其中，训练集合用于了2018年及2019年的开放图像挑战赛。 这些图片的最长边被重新调整为最多拥有1024个像素，并且保持原始长宽比不变。整个数据集大小达到了约561GB。用户可以直接从CVDF AWS S3云存储桶下载至本地目录中：s3://open-images-dataset
     
  • RESIDE 数据集链接: RESIDE-dataset-link
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    RESIDE数据集是一套专为场景文本阅读理解设计的研究资源，包含了丰富的标注信息和复杂的现实世界图像，旨在推动相关领域的研究进展。该数据集可通过提供的链接访问。 我们使用称为合成现实图像去雾化（RESIDE）的新型大规模基准数据集进行研究和评估现有的单个图像去雾算法。该数据集由合成图像和真实世界朦胧图像组成，突出显示了各种数据源和内容，并分为五个子集，每个用于不同的训练或评估目的。我们还为除雾算法提供了一系列标准，从完全参考指标到无参考指标再到主观评价及任务驱动的新型评价方式。在RESIDE上进行的研究揭示了最先进的去雾算法之间的比较及其局限性，并指出了未来研究的方向。
     
  • 世界发展指标 | 世界银行 - 数据集
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    世界发展指标是由世界银行提供的全面数据集合，涵盖经济、社会与环境等领域的全球及国家层面的发展统计数据。 此数据集涵盖了196个国家的数据，并包含了四年的记录。它包括影响各国普遍社会状况的各种特征指标，如预期寿命、政府在卫生与教育方面的支出、私营部门在这两领域的投入以及人均国内生产总值的占比等方面的信息。文件名为health Indicators WDI.xlsx。
     
  • 火星表面图像数据集，涵盖73031个地标点
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    该数据集提供了详细的火星表面图像，包含73031个独特的地标点信息，为研究火星地形和地质特征提供了宝贵的资源。 火星地表图像数据集包含73031个地标。从180张HiRISE浏览图中检测并提取了10433个原始地标，并通过这些原始地标增强了62598个额外的地标，总计生成的数据集中有超过七万三千个地标信息。对于每个原始地标，我们裁剪了一个方形边界框，包含地标的全部范围及周围各方向（左、右、上、下）共30像素的空间，并将这些裁剪后的图像调整为227x227像素大小以统一格式。
     
  • 北京雾霾日均浓度数据集
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    本数据集收录了北京市多年来的每日PM2.5及其他污染物浓度监测记录，旨在为研究空气污染及环境影响提供详实的数据支持。 数据集包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3、风向、风力以及天气状况共11种因素；数据的时间粒度为日均值，且已经完成了缺失值填充与归一化处理，可以直接用于机器学习或深度学习建模。标签表示的是从2015年1月1日至2020年3月1日期间的PM2.5浓度变化情况。 本人采用CNN-LSTM混合模型进行预测，并取得了较好的效果。具体细节可以参考我的博客文章（此处未提供链接，详细信息可在相关平台上搜索）。