这些优秀的组织正在使用:

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AVSpeech是一种新的、大规模的音视频数据集,它包含无干扰背景噪声的语音视频片段。该数据集总共包含约4700个小时的视频片段,来自YouTube总共29万个视频片段,涵盖了各种人群、语言和面部姿

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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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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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新闻网站The Examiner上的新闻汇编,包含超过6年的21000多位作者撰写的300万篇文章的标题 https://www.kaggle.com/therohk/examine-the-examiner

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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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MultiWOZ数据集是跨越多个域和主题的人类书面对话的完全标记集合。在10k个对话的情况下,它至少比以前所有带注释的面向任务的语料库大一个数量级。 https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/280608

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来自不同国家的匿名视频,AViD是一个大型视频数据集,包含467k个视频和887个动作类。所收集的视频具有知识共享许可证。

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该数据集有100个类别,每个类别包含600张图像。 每个课程有500张训练图像和100张测试图像, CIFAR-100中的100个类别分为20个超类。 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

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用于二进制情感分类的数据集,提供了25,000张极地电影评论供培训,25,000张用于测试也有其他未标记的数据可供使用。 http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

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SVHN是一个现实世界的图像数据集,用于开发机器学习和对象识别算法,超过600,000位数的图像。SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

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德国交通标志基准测试是在IJCNN 2011上举行的多类,单图像分类挑战。数据集包含:40多个类,总共50,000多张图像。http://benchmark.ini.rub.de/?section=gtsrb

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