单视图深度预测是计算机视觉中的一个基本问题。最近，深度学习方法取得了重大进展，但此类方法受到可用训练数据的限制。当前基于 3D 传感器的数据集具有关键局限性，包括仅限室内图像 (NYU)、少量训练示例 (Make3D) 和稀疏采样 (KITTI)。我们建议使用多视图互联网照片集（几乎无限的数据源）通过现代运动结构和多视图立体（MVS）方法生成训练数据，并基于此想法提出一个名为 MegaDepth 的大型深度数据集。从 MVS 导出的数据也有其自身的挑战，包括噪声和不可重构的对象。我们通过新的数据清理方法来解决这些挑战，并通过使用语义分割生成的序数深度关系自动增强我们的数据。我们通过证明在 MegaDepth 上训练的模型表现出很强的泛化能力来验证大量互联网数据的使用——不仅对新颖的场景，而且对其他不同的数据集（包括 Make3D、KITTI 和 DIW），即使这些数据集中没有图像训练时可见 在深度学习与计算机视觉领域，单视图深度预测一直是一个热点研究问题。其核心目标是通过分析单一视角的图像来估算场景中各物体的深度信息。然而，深度预测模型的性能高度依赖于训练数据的质量与多样性。传统上，这类数据集大多来源于3D传感器，例如NYU Depth数据集和Make3D数据集，或者是通过车辆搭载的传感器采集的数据，如KITTI数据集。这些数据集的局限性在于数量有限、场景受限、或是数据稀疏。 随着互联网的普及，多视图互联网照片成为了一个几乎无限的数据源。MegaDepth数据集的提出，正是为了解决现有数据集的局限性，并利用这些照片进行深度学习模型的训练。MegaDepth是通过结合现代运动结构（Structure from Motion, SfM）和多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）方法从互联网照片中生成的大型深度数据集。 生成MegaDepth数据集的过程中，面临着数据中的噪声以及无法进行三维重建（reconstruct）的对象等挑战。为了克服这些问题，研究人员设计了新的数据清理方法，以提高数据的质量和可用性。此外，研究团队还运用了语义分割技术来自动增强数据集，通过生成序数深度关系来辅助深度学习模型训练。 MegaDepth数据集的发布和应用证明了利用大量互联网数据进行深度学习模型训练的可行性。这些模型不仅对于新颖的场景具有很强的泛化能力，而且在面对其他不同的数据集时，也展现出了良好的适应性和准确性。例如，在Make3D、KITTI和DIW等数据集上，尽管模型训练时未使用这些数据集中的图像，模型依然能够进行有效的深度预测。 下载MegaDepth数据集可以通过提供的百度网盘链接进行。该数据集的使用，对于研究者来说，不仅能够获取到大量的训练样本，而且能够体验到在多样化场景下训练深度学习模型所带来的优势。这对于推动计算机视觉技术在实际应用中的发展具有重要意义。 该数据集的提出，为计算机视觉领域提供了新的研究方向和工具，特别是在提升单视图深度预测模型的泛化能力方面。同时，它也展示了如何有效地利用互联网上的资源，将看似无序的海量数据转变为高质量的训练资源，这一过程对数据科学、机器学习乃至人工智能的发展都有着深远的意义。通过这一数据集的应用，研究者可以更好地研究和解决现实世界中复杂场景的深度预测问题，为增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域提供技术支撑。

Behavior Designer - Behavior Trees for Everyone 1.6.8 Behavior Designer - Formations Pack 1.2.1 Behavior Designer - Movement Pack 1.5.6 Behavior Designer - Tactical Pack 1.3.1

集赞排名奖励礼品v2.0.1.txt

详细的数据情况请查看csdn博客链接：http://t.csdnimg.cn/X5O5m 数据量 10万+, 标注支持三种格式 chemfig, ssml，ssml_sd满足你各类标注要求,因每个文件大小都大于2G，所以提供链接下载，请务必将所有文件下载完成后进行解压，下载完整后解压，下载完整后解压，下载完整后解压 本数据集收集了大量的手写化学式，旨在支持和促进化学式的自动识别技术的发展。数据集包含了多种化学元素和化合物的手写表示，适用于企业级应用，比如药品研发、教育、化工制造等行业。该数据集经过严格的质量控制和预处理，可以直接应用于实际生产环境，为机器学习模型的训练提供高质量的输入数据。 该手写化学式数据集包括以下特点和资源扩充说明： 数据多样性：数据集涵盖从小学到大学水平的手写化学式，包括不同书写风格、字迹清晰度和复杂度，以适应不同年龄段和教育背景的识别需求。 质量控制：每个样本都经过了多轮的审核和校正，确保其代表性和准确性。错误的或不清晰的样本被排除，确保了数据集的整体质量。 标注信息：每个手写化学式样本都附带了详细的标注信息，包括化学式的正确文本表示、

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。

1.校园信息原始数据集 1.学生基本信息 字段说明 学号 性别 年龄 姓名 专业 取这几个值： 文学与人文、社会科学、自然科学、工程与技术、医学与健康 艺术与设计、教育、法律、商科与管理、农学与环境科学 籍贯 2.学生成绩信息 字段说明 学号 姓名 学年 大一、大二、大三、大四 绩点 取值范围0-4,小数 评级 (0-2.2)差，（2.2-2.7）中等，（2.7-3.2）良，（3.2-4.0）优 3.学生消费记录 字段说明 学号 姓名 消费超市名 取： 校园购吧、校园便利坊、学子优选、校园易购、校园好物、学生便利汇 6个超市名 消费金额 取值范围：0-100之间 消费日期

游戏UI（User Interface）是玩家与游戏交互的重要桥梁，它包括了各种图形元素，如按钮、图标、菜单、提示信息等。"游戏UI-图标集3"是一个专门为游戏开发者准备的资源包，其中包含了丰富的图标设计，对于学习游戏UI设计或者进行游戏开发的人来说，无疑是一个宝贵的资料库。 在游戏开发中，图标的设计至关重要。它们不仅需要吸引眼球，还需要直观地传达功能含义，使玩家能够迅速理解和操作。这个图标集可能包含各种类型的游戏图标，比如角色头像、技能图标、道具图标、菜单按钮图标等。这些图标的设计风格可能统一，符合某种特定的游戏主题，也可能是多样的，涵盖了多种游戏类型的常见元素。 图标的设计通常遵循以下几个原则： 1. 易识别性：图标应该一眼就能被玩家理解其代表的功能或内容，避免复杂难懂的设计。 2. 一致性：游戏内的所有图标应保持风格一致，形成整体感，提升游戏的视觉品质。 3. 适应性：图标需要在不同的屏幕尺寸和分辨率下清晰可见，考虑到不同设备的兼容性。 4. 色彩搭配：色彩应与游戏的整体色调和氛围相协调，同时能区分不同功能的图标。 5. 动态效果：一些图标可能会有动态效果，如按下状态、选中状态等，以增加互动感。 学习这个图标集，开发者可以从中获取灵感，了解当前游戏行业中的流行趋势和设计手法。此外，对于初学者来说，可以研究每个图标的形状、颜色、阴影等细节，提高自己的设计技能。对于有经验的开发者，可以直接使用或修改这些图标，节省设计时间和成本。 图标集的使用虽然标注为非商业用途，但在个人项目或学习实践中，它们可以提供强大的支持。通过实践，开发者可以更好地理解图标在游戏UI中的作用，以及如何根据游戏的特性来定制合适的图标设计。 "游戏UI-图标集3"是一个宝贵的资源，无论你是正在学习游戏UI设计的学生，还是已经有一定经验的游戏开发者，都能从中受益。通过研究和运用这些图标，你可以提升你的游戏界面的专业性和吸引力，为玩家带来更好的游戏体验。

标题 "北京地铁数据SHP，地铁站点和地铁线路" 提供了我们正在处理的数据主题，主要涉及北京地铁的地理信息。这些数据集通常用于地图绘制、交通分析、城市规划等多种用途。SHP（Shapefile）是一种常见的矢量地理数据格式，由Esri公司开发，用于存储地理空间特征如点、线和多边形。 描述中提到“数据来源：高德地图”和“数据更新于：2024年01月24日”，这意味着这些数据是从高德地图获取的，高德是中国知名的在线地图服务提供商，提供实时交通信息、导航等服务。数据的最新更新日期确保了信息的时效性，对研究者和开发者来说非常重要，因为这代表了数据反映了最近的北京地铁网络状态。 标签 "数据集 GIS SHP 北京地铁" 进一步明确了数据的类型和应用领域。"数据集" 指的是多个相关数据文件的集合；"GIS"（Geographic Information System，地理信息系统）是一种将地理位置与相关属性数据结合分析的工具；"SHP" 已经在标题中解释过，是数据格式；而 "北京地铁" 是这些数据所关注的具体区域和主题。 根据压缩包子文件的文件名称列表，我们有两个文件： 1. `bj_station.geojson` - 这个文件很可能包含了北京地铁站的地理坐标和其他相关属性信息。GeoJSON是一种开放的、轻量级的数据格式，用于存储地理空间信息，它基于JavaScript对象表示法(JSON)。在这个文件中，每个地铁站可能被表示为一个GeoJSON Feature对象，包含了一个Point几何类型（代表地铁站的位置），以及关于站名、线路、坐标等的属性。 2. `bjlineTest.geojson` - 这个文件可能代表了北京地铁线路的数据。同样使用GeoJSON格式，可能包含多条LineString或MultiLineString几何对象，每一条代表一条地铁线路，属性可能包括线路名称、颜色、方向等信息。 使用这些数据，我们可以进行以下分析和应用： - 地铁线路的网络分析：研究线路长度、换乘点分布、站点间距离等。 - 交通流量分析：结合乘客流量数据，分析各站点的繁忙程度。 - 城市规划：评估地铁对周边社区的影响，比如商业布局、人口密度变化。 - 导航服务：开发或优化基于地铁的导航应用。 - 可视化展示：通过GIS软件或Web地图服务展示北京地铁网络，帮助公众了解地铁线路和站点。 通过GIS软件（如QGIS、ArcGIS）或编程语言（如Python的geopandas库）可以轻松读取和处理这些GeoJSON文件，进一步挖掘数据中的价值。

以下是对原资源文件介绍的另一种表述： "我们整理了一个堪称史上最全面的人脸数据集，这是我在毕业设计阶段针对人脸识别研究而精心收集的。该数据集包含多个知名的人脸库，如ORL、Yale、AT&T和MIT。其中，ORL库拥有多种尺寸的bmp和pgm格式人脸图像，共计1200幅；Yale库则包含了15个人的11幅bmp格式人脸图像，每幅图像尺寸为100100；MIT库更是囊括了2706幅bmp格式的人脸图像和4381幅非人脸图像，所有图像均为2020尺寸。如此丰富的人脸数据集，无疑将对您

这是一个适合进行数据分析练习的基础数据集，由tableau官方提供，有兴趣的朋友们可以下载进行练习。