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斯坦福SQuAD问答数据库数据集

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简介：
斯坦福SQuAD数据集是由斯坦福大学提供的大规模机器可读的问答数据集合，旨在促进基于context的提问回答系统的开发和评估。 斯坦福问答数据库（SQuAD）包含了从Wikipedia文章中提取的问题和答案对，总计有超过10万个问题和答案，来源于500多篇文章。

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  • 斯坦福SQuAD问答数据库数据集
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    斯坦福SQuAD数据集是由斯坦福大学提供的大规模机器可读的问答数据集合，旨在促进基于context的提问回答系统的开发和评估。 斯坦福问答数据库（SQuAD）包含了从Wikipedia文章中提取的问题和答案对，总计有超过10万个问题和答案，来源于500多篇文章。
     
  • 斯坦福SQuAD问答数据库数据集
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    斯坦福SQuAD问答数据库是包含大量机器可读文章及对应问题和答案的数据集，旨在推动阅读理解技术的发展。 斯坦福问答数据库（SQuAD）包含了从Wikipedia文章中提取的10万多个问题和答案对，这些数据来自500多篇文章。
     
  • 斯坦福汽车数据集 - 数据集
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    斯坦福汽车数据集是一个包含16,000多张车辆图像的数据集合，涵盖196个车型类别，广泛应用于自动驾驶、目标识别和计算机视觉研究。 3D对象表示对于多视图物体分类及场景理解至关重要。细粒度识别是计算机视觉领域中的一个不断发展的分支，在细微外观差异的区分上有着广泛的实际应用价值。斯坦福汽车数据集提供了出色的训练与测试集合，可用于精确地区分各种车型。
     
  • 斯坦福情感树库标准数据集-数据集
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    斯坦福情感树库标准数据集是由斯坦福大学开发的情感分析基准数据集，包含超过10,000条带有情感标签的句子，用于训练和测试自然语言处理模型。 Stanford Sentiment Treebank 是一个用于情感分类的标准数据集，其中每个句子分析树的节点都有详细的情感标签。该数据集包括文件 _datasets.txt 和 Stanford Sentiment Treebank_datasets.zip。
     
  • 斯坦福点云数据集
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    斯坦福点云数据集是由斯坦福大学创建的一个包含多种物体类别、大量3D点云数据的大型数据库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 从事三维重建和扫描仪工作的同学肯定熟悉点云数据。斯坦福点云是进行研究的一个很好的数据源。
     
  • 斯坦福问答资料集
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    《斯坦福问答数据集》是由斯坦福大学创建的一个大规模问题回答型数据库，广泛用于评估和训练自然语言处理模型的理解能力。 该数据集包含一系列文本及其相关的问题和答案。针对此数据集的任务要求系统在阅读完给定的文本后判断问题是否可以从文中得出结论，并且如果可以回答，则从文本中选取适当的片段来作答。
     
  • 斯坦福背景数据集 - Stanford Background Dataset 数据集
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    斯坦福背景数据集是由斯坦福大学开发的一个大型图像数据库，包含多种场景下的图片和精确标注，广泛应用于计算机视觉研究。 斯坦福背景资料集是由Gould等人在ICCV 2009上引入的，用于评估几何和语义场景理解的方法。该数据集包含从公共数据集中选择的715张图像。 相关文件包括： - labels_class_dict.csv - metadata.csv - Stanford Background Dataset_datasets..txt - Stanford Background Dataset_datasets..zip
     
  • 斯坦福汽车训练数据集
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    斯坦福汽车训练数据集是由斯坦福大学创建的一个包含1.2万张汽车图像的数据集合，涵盖了来自43个不同类别的车辆。这个数据集主要用于训练和测试计算机视觉模型在复杂环境中的物体识别能力。 斯坦福车196类训练集图片按类别文件夹存放，完整数据集可以从GitHub下载：https://github.com/cyizhuo/Stanford-Cars-dataset 去掉链接后的重写内容如下： 斯坦福车 196 类 训练集 图片按类别文件夹存放，可以访问 GitHub 获取完整数据集。
     
  • 斯坦福三维模型数据集.zip
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    斯坦福三维模型数据集包含了大量真实物体的高质量3D扫描模型，适用于计算机视觉、机器人技术及3D打印等领域研究。 斯坦福PLY数据集包含bunny, dragon, drill, happy, luck, xyzrgb等多个模型。
     
  • 斯坦福车辆识别数据集.zip
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    简介：斯坦福车辆识别数据集是一个包含各种条件下车辆图像的数据集合，用于训练和测试计算机视觉算法在复杂环境中的目标检测与分类能力。 斯坦福车辆识别数据集.zip