可可关键点注释 “便捷方式”为关键点添加COCO格式的图像批注。 可用于创建用于姿势估计的数据集。 上传的第一个文件是一个人可以在其中看到coco关键点json文件的布局的文件。 请注意，我在Java Eclipse Neon中运行Java脚本。 稍后，我将上传一个文件，其中详细描述了我执行的所有步骤。 例如，详细说明了如何注释图像，如何创建xml文件，用于关键点检测的coco json格式以及如何将xml文件转换为coco json格式。 *请注意，我是一名初学者程序员，甚至没有计算机科学背景。

EIA_电价数据集 该数据是EIA.gov网站上的开源数据集，涉及电价和其他有用数据。

讽刺数据集 在新闻头条中检测讽刺。 有关整个代码，请参考文件。 数据集链接。 使用的框架： 使用TensorFlow v2.2.0训练的模型 使用的模型架构： model.summary() Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding (Embedding) (None, 32, 32) 320000 _________________

这是睡意检测数据集。根据眼睛是闭合还是睁开进行分类。 Drowsiness Detection Dataset_datasets.txt Drowsiness Detection Dataset_datasets.zip

Orange telecom 客户流失情况数据源, 3333 条数据，21个特征， 可用户客户流失分析，聚类分析，客户流失预测等

Depression_Dataset 从Kaggle.com探索抑郁数据集

PyTorch中高效的视频数据集加载和增强 作者： 如果您发现该代码很有用，请给存储库加注星标。 如果您完全不熟悉使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader在PyTorch中加载数据集，建议您首先通过或来熟悉它们。 概述：本示例演示VideoFrameDataset的用法 VideoFrameDataset类（ torch.utils.data.Dataset的实现）用于easily ， efficiently effectively从PyTorch的视频数据集中加载视频样本。 之所以容易，是因为该数据集类可以与自定义数据集一起使用，而无需花费任何努力，也无需修改。 该类仅希望视频数据集在磁盘上具有某种结构，并希望使用.txt注释文件枚举每个视频样本。 可以在下面以及https://video-dataset-loa

捕获数据集 数以千计的reCAPTCHA图像的数据集。 结构 recaptcha-dataset │ README.md │ LICENSE │ └───Large │ └───Bicycle | │ Bicycle (1).png | │ ... | └───Bridge | │ Bridge (1).png | │ ... | └───Bus | │ Bus (1).png | │ ... | └───Car | │ Car (1).png | │ ... | └───Chimney | │ Chimney (1).png |

第三届BCI竞赛数据集dataset Ⅱ，包括数据集说明文档和测试集的目标字符。数据集在官网下很慢，这里分享一下matlab 格式资源，需要的自取。本人主页也有官网下载方法介绍的博客，时间充足的可去官网下载~

免费口语数据集（FSDD） 一个简单的音频/语音数据集，由8kHz的wav文件中的口头录音组成。 修整录音，使其在开始和结束时几乎保持静音。 FSDD是一个开放的数据集，这意味着它将随着时间的推移随着数据的添加而增长。 为了实现可重复性和准确的引用，使用Zenodo DOI和git tags对数据集进行版本控制。 当前状态 6位演讲者 3,000个录音（每个扬声器每个数字50个） 英语发音 组织 文件以以下格式命名： {digitLabel}_{speakerName}_{index}.wav示例： 7_jackson_32.wav 会费 请贡献您的自制录音。 所有录音应为单声道8kHz wav文件，并进行修剪以使静音降至最低。 不要忘记使用发言人元数据更新metadata.py 要添加数据，请按照acquire_data/say_numbers_prompt.py的记录说明进行a