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纽约大学深度数据集V2 (NYU Depth Dataset V2) - 数据集

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简介：
纽约大学深度数据集V2（NYU Depth Dataset V2）是一个包含大量家庭场景图像及其对应深度信息的数据集合，适用于计算机视觉和机器学习研究。 NYU Depth Dataset V2是由纽约大学提供的数据集。有关室内分割和支持从RGBD图像推断的论文可以参考《indoorsegmentationandsupportinferencefromRGBDImages.pdf》。 注意：原文中没有具体的链接或联系信息，因此在重写时未做相应修改。

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  • 纽约大学深度数据集V2 (NYU Depth Dataset V2) - 数据集
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    纽约大学深度数据集V2（NYU Depth Dataset V2）是一个包含大量家庭场景图像及其对应深度信息的数据集合，适用于计算机视觉和机器学习研究。 NYU Depth Dataset V2是由纽约大学提供的数据集。有关室内分割和支持从RGBD图像推断的论文可以参考《indoorsegmentationandsupportinferencefromRGBDImages.pdf》。 注意：原文中没有具体的链接或联系信息，因此在重写时未做相应修改。
     
  • Monodepth-Dev: 利用分割模型在NYU-depth v2数据集上实现单目深度估计
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    Monodepth-Dev项目基于NYU-depth v2数据集，采用先进的分割模型进行训练，旨在提高单目深度估计的精度和效率。 该存储库为NYU深度数据集V2提供了单眼深度估计的简单PyTorch Lightning实现。依存关系包括Docker 20.10.2、Python 3.8.0以及多个特定版本的其他库，具体版本请参见相关文档。 方法细分： - **模型**：使用微软EfficientNet-B7和UnetPlusPlus架构。 - **深度损失**：采用三角洲（delta）损失函数进行优化。 - **骨干类型**：EfficientNet-b7 和 FPN - 使用EfficientNet-b7时，性能指标为lg10: 0.8381, abs_rel: 0.9658, sq_rel: 0.9914, rmse: 0.0553, log_rms: 0.1295, a1: 0.3464, a2: 0.3307。 - 使用EfficientNet-b7和FPN时，性能指标为lg10: 0.8378, abs_rel: 0.9662, sq_rel: 0.9915, rmse: 0.0561, log_rms: 0.1308, a1: 0.3523, a2: 0.3308。 此外，EfficientNet-b4也被用于实验。
     
  • NYU V2数据集的数据提取-附件资源
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    本资源提供纽约大学V2版本的数据集提取工具与方法，帮助用户便捷获取并处理视频序列、图像等相关数据，适用于计算机视觉领域的研究和开发。 NYU V2数据集提取数据-附件资源
     
  • stereomatching-v2数据集修订版
    优质
    StereoMatching-V2数据集修订版是对原版本的升级优化，新增了更多高质量图像对和详细标注信息，进一步提升立体匹配算法的研究与应用效果。 2005年MiddleBury立体匹配数据集，如有需要其他数据集，请参考我分享的其他资源。
     
  • PPASR V2版本Conformer的大数据集训练
    优质
    简介：本文介绍了PPASR V2版本在大数据集上采用Conformer架构进行训练的过程与成果，旨在提升语音识别系统的性能和效率。 PPASR的V2版本使用Conformer模型文件进行训练，采用Fbank，并完全基于PaddlePaddle框架。训练数据集非常庞大，包含超过13000小时的数据。源码可以在GitHub上找到。
     
  • MASR V2版本Conformer的大数据集训练
    优质
    本研究介绍了基于大数据集训练的MASR V2版本Conformer模型，旨在提升大规模语音识别任务中的性能和效率。 MASR的V2版本使用Conformer模型进行训练，并采用Fbank和Pytorch作为工具。训练数据集非常庞大，包含超过13000小时的数据。源码可以在GitHub上找到。
     
  • 纽约市Airbnb开放数据集-数据挖掘
    优质
    本数据集包含了纽约市内各类Airbnb短租信息，适用于进行数据分析与挖掘研究，涵盖租金价格、房源类型及评价等多维度内容。 New_York_City_.png 和 AB_NYC_2019.csv 这两个文件包含了与纽约市相关的数据和图像内容。
     
  • 纽约市 Uber 乘车数据分析数据集
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    本数据集包含纽约市Uber乘车记录分析，涵盖地理位置、时间分布及出行模式等信息，为城市交通规划和研究提供支持。 《解析Uber纽约市乘车数据集》 作为全球知名的共享经济代表之一，Uber在纽约市的运营情况为研究城市交通、共享经济发展及大数据应用提供了宝贵的视角。该数据集中包含了2014年4月至9月以及2015年1月至6月期间，在纽约市发生的约450万和1430万次乘车记录，涵盖了广泛的出行信息，具有极高的学术研究价值。 数据集主要分为两个部分：一是详细的乘车记录；二是个人及公司级别的综合数据分析。每次行程的关键信息如接送时间、起始与结束位置、行驶距离等均被详细记载在内。这些详尽的数据不仅有助于分析乘客的出行模式和交通流量分布，还能揭示热门区域以及高峰时段的特点。 通过深入研究450万和1430万条乘车记录，我们可以洞察纽约市居民日常出行的习惯变化。例如，可以计算每日及每周的出行频率来比较工作日与周末、节假日之间的差异；同时分析早晚高峰期订单量的变化情况，从而评估城市交通压力，并为未来的交通规划提供依据。 此外，数据集中的租车公司信息还提供了市场竞争格局的研究视角。通过统计不同公司的服务次数和覆盖区域等指标，我们可以了解各公司在纽约市场的地位及其相互间的关系。这有助于我们进一步探讨共享经济模式下的服务质量标准以及用户满意度等问题。 对于研究者而言，该数据集也为探究共享经济发展轨迹、传统出租车行业受到的冲击及城市交通生态的变化提供了丰富的素材来源。同时还可以从这些数据中探索到共享经济对就业和收入分配等方面的影响。 Kaggle平台经常利用类似的数据集来挑战参赛者的数据分析能力，并鼓励他们使用机器学习方法进行需求预测，优化调度或对未来交通状况做出预判等创新研究工作。此类应用对于提升城市交通效率、缓解拥堵问题具有重要的实际意义。 总之，《Uber纽约市乘车数据集》不仅展示了共享经济的实际运行情况，也为学者们提供了深入理解城市出行模式、市场竞争格局及大数据价值的重要资源。通过对这些数据进行深度挖掘和分析，我们能够获得对政策制定与商业决策有重要参考价值的洞见。
     
  • 纽约房地产销售数据集
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    本数据集包含纽约市详细的房地产销售记录，涵盖地理位置、价格、面积等多维度信息，适用于市场分析和投资决策。 该数据集记录了12个月内纽约市房地产市场上出售的所有建筑物或建筑单位（如公寓）。包含每个售出的建筑单元的位置、地址、类型、售价以及销售日期等信息。数据文件名为nyc-rolling-sales.csv。