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【回帖赢大奖】AI Studio优质数据集征集活动&数据集大厅更新啦!


AI Studio 数据集大厅现已更新,搜索数据集新增筛选功能,上传数据集还支持自定义标签、Markdown编辑器等,感兴趣的小伙伴可以上传数据集体验新功能~

  • 筛选功能

  • 自定义标签

  • Markdown编辑器

数据集大厅:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

有的小伙伴目前属于学习阶段,申请精品项目有一些困难,不妨试试申请精品数据集,加精成功后也会有积分奖励,同样可以利用积分兑换算力卡以及其他礼品,本次征集还有特殊的活动奖励哦~


活动形式:
创建数据集并公开,根据示例在本帖下按照"数据集名称+数据集链接+数据集简介"的形式回帖,原创数据集标注原创,示例见文末


奖品攻略请查收:
活动特殊福利
1、2021年9月14日至9月22日,按要求回帖,随机抽取3名同学赠送百度联名风扇。
2、2021年9月14日至9月22日,按照回帖时间排列,最早按要求回帖的5名用户将获得度熊公仔。
常规积分奖励
1、数据集公开,积分+5,系统自动发放
2、每周四根据综合质量、引用数等指标进行评选,被选为精品数据集的奖励额外积分(10~60),原创精品数据集,将再获得30积分奖励。
积分每月可以在AI社区、AI Studio积分兑换贴进行兑换,算力卡、定制周边奖励多多~

https://ai.baidu.com/forum/topic/show/990477

数据集要求:
1.需要公开。
2.不要求原创,但不能与平台已有数据集重复。
3.标题需简明扼要,准确表述出数据集内容方向。
4.简介需大致介绍数据集内容/来源/技术方向/数量级等有效信息,供用户快速识别数据集使用。
5.需针对数据集内容选择适合准确的标签。
6.数据集详情描述详细,包括但不限于数据来源、背景、数据分析、目前存在的问题、示例说明等。


活动获奖公告:
2021年9月28日
注:活动最终解释权归AI Studio所有。禁止作弊,如有发现,取消获奖资格。

小编来打个样~
数据集名称:【原创】焊缝分割数据集
数据集链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106021
数据集简介:本数据集包含焊缝图像192张,并分别使用伪彩色以及灰度图进行标注,同时提供了对应于两种标注方式的txt,数据集详情使用方法可以查看README。

 

数据集名称:SUN RGB-D数据集
数据集链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106223
数据集简介:该数据集包含 10335 张真实的房间场景 RGB-D 图像。每个RGB图像都有一个对应的深度和分割图。标记了多达 700 个对象类别。训练集和测试集分别包含 5285 和 5050 张图像。

 

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全部评论(354)
时间顺序
ChunkitLau
#145 回复于2020-06

Connect-4游戏数据集

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41194

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aaaaaa
#146 回复于2020-06

得发到这个帖子下,才能参加评审吗

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学习委员
#147 回复于2020-06
aaaaaa #146
得发到这个帖子下,才能参加评审吗

是的哟

 

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aaaaaa
#148 回复于2020-06

数据集名称:全球教育统计数据

数据集链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41266

数据集简介:世界银行EdStats所有指标查询包含4000多个国际可比指标,这些指标描述了受教育程度,升学,完成,识字率,教师,人口和支出。这些指标涵盖了从学前教育到职业教育和高等教育的教育周期,还包含了来自国际和地区学习评估(如PISA、TIMSS、PIRLS)的学习成果数据,来自家庭调查的公平数据,以及预测/成就数据。

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ChunkitLau
#149 回复于2020-06

糖尿病数据集

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41337

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ChunkitLau
#150 回复于2020-06

文档理解数据集

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41431

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aaaaaa
#151 回复于2020-06

大家都是去哪搬运数据集的,分享下吧,哈哈

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AIStudio810260
#152 回复于2020-06
aaaaaa #151
大家都是去哪搬运数据集的,分享下吧,哈哈

去各种地方报名参加各种比赛23333

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thinc
#153 回复于2020-06
aaaaaa #151
大家都是去哪搬运数据集的,分享下吧,哈哈

退役选手告诉你,kesci方便,kaggle质量高

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ChunkitLau
#154 回复于2020-06

超声心动图数据集

摘要:用于分类患者是否会在心脏病发作后存活至少一年的数据

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41554

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ChunkitLau
#155 回复于2020-06

旗帜数据集

摘要:从《柯林斯宝石指南到国旗》,1986年

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41600

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ChunkitLau
#156 回复于2020-06

肝炎数据集

摘要:G.Gong:CMU;多数为布尔型或数值型属性类型;包括费用数据(由Peter Turney捐赠)

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41679

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AIStudio810260
#157 回复于2020-06

数据集名称:时域天文大数据样本

数据集链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41539

数据集简介:GWAC巡天时域数据0.1版。数据集共有经过相对流量定标的光变曲线766576条,观测时间跨度为6个月,光变曲线连续部分的时间采样率为15秒1个数据点,观测天区共26个。数据分析的任务为根据已给出的、有限的标注数据,从中发现天文学家已知的但未标注出的短时标稀有天体光变事件。

来AI Studio互粉吧~等你哦~

https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/90149

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AIStudio810260
#158 回复于2020-06

数据集名称:视频人物分割数据

数据集链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41587

数据集简介:本数据集重点关注人物的分割,包括人体本身、人体的附属物(例如手头包、帽子、头饰等)和手持物(例如手上杯子、球拍等)。因而,本数据集的目标为高精度视频人物实例级分割,从视频中精确、稳定分割出显著的(单个或多个)人体实例,以及其相应附属物、手持物。具体而言,人物自始至终实例标签(id)稳定不变,其附属物、手持无与其同标签,按同一整体分割。训练集有800多段视频,压缩包大小都在20G左右;测试数据为50段视频。

来AI Studio互粉吧~等你哦~

https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/90149

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AIStudio810260
#159 回复于2020-06

数据集名称:3D实例分割数据集

数据集链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41616

数据集简介:真实场景的3D图像分割数据集

来AI Studio互粉吧~等你哦~

https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/90149

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aaaaaa
#160 回复于2020-06
thinc #153
退役选手告诉你,kesci方便,kaggle质量高

我是和鲸搬运的,确实方便

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ChunkitLau
#161 回复于2020-06

互联网广告数据集

摘要:该数据集表示Internet页面上的一组可能的广告。

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41819

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ChunkitLau
#162 回复于2020-06

图像分割数据集

摘要:由7类高级数值属性描述的图像数据

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41841

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aaaaaa
#163 回复于2020-06

数据集名称:淘宝用户行为数据集

数据集链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41837

数据集简介:淘宝用户行为数据集

 

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aaaaaa
#164 回复于2020-06

数据集名称:IMDB5000数据集

数据集链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/41740

数据集简介:IMDB 是目前全球互联网中最大的一个电影资料库,在该电影资料库中有丰富的电影作品信息,包括影片演员、导演、电影题材、片长、剧情关键字、分级、评分等关于影片的基本信息,其中使用最多的就是IMDB的评分。

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