Repositories

该数据集包含照片和视频的列表。该列表是根据Yahoo!上可用的数据编译而成的。Flickr列表中提供的所有照片和视频均已获得Creative Commons版权许可之一的许可。根据具体需要自行前往注册下载。

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Paris500k数据集包含从Flickr和Panoramio收集的501,356个带有地理标签的图像。 数据集是从地理边界框而不是使用关键字查询收集的。 https://www.vision.rwth-aachen.de/page/paris500k

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从IMDb网站上列出的最受欢迎的100,000名演员列表中(自动)从其出生日期,姓名,性别和与该人相关的所有图像中检索其面孔。 来自IMDb的20,284名名人和Wikipedia的62,328名名人共460,723张人脸图像,因此总计523,051张。

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一个大规模的视频数据集,包含有详细字幕的电影片段。超过3000部不同类型、不同国家和不同年代的电影。

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斯坦福汽车数据集包含196类汽车的16,185张图像。数据被分为8,144个训练图像和8,041个测试图像,其中每个类别已大致分为50-50个分割。 https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

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基于mscoc的大规模场景文本数据集。COCO Text V2.0包含63686个图像和239506个带注释的文本实例。分段掩码为每个单词添加了注释,允许精细的级别检测。 https://bgshih.github.io/cocotext/

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斯坦福问答数据集——应用广泛的问答和阅读理解数据集,其中每个问题的答案都以文本形式呈现。 https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

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该项目的目的是为语言建模实验提供标准的培训和测试设置,包含10亿字。http://www.statmt.org/lm-benchmark/

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数据集包括图片和问题,以及对应回答问题标准的 Program https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

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用于情感分析的数据集,其中包含11855个句子的语法分析树中215154个短语的细粒度情感标签,并为情感组成提出了新挑战。https://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html

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OpenI 海参是一套视频编码软件,其中包含了两个基于深度学习的编码工具:基于CNN的环内滤波技术,基于CNN的块级自适应分辨率编码技术。

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传统的图二分类问题

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