数据猎手小k - 博客园

2024年12月2日

EmbodiedCity：首个基于真实城市环境的具身智能基准测试平台。

摘要：

2024-10-13，由清华大学创建的EmbodiedCity数据集，标志着Embodied AI研究从室内走向户外，为人工智能提供了一个更接近现实世界的测试环境。阅读全文

posted @ 2024-12-02 17:54 数据猎手小k 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑

AdaR2R：包含9个导航任务，覆盖3个不同的Matterport3D场景，专注于支持在连续室内环境中进行视觉语言导航的研究，特别是涉及动态障碍物的路径规划。

摘要：

2024-11-28，由NVIDIA、上海大学和新加坡科技学院联合创建的AdaR2R数据集，旨在通过在连续室内环境中引入移动的人类障碍物，提升机器人导航任务的复杂性和现实世界适应性。阅读全文

posted @ 2024-12-02 17:44 数据猎手小k 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑

HNTS-MRG 2024 Challenge：是一个包含200个头颈癌病例的磁共振图像及其标注的公开数据集，旨在推动AI在头颈癌放射治疗自动分割领域的研究。

摘要：

2024-11-28,由德克萨斯大学MD安德森癌症中心创建HNTS-MRG 2024 Challenge数据集，目的通过公开数据集推动自动分割算法的发展，这对于提高放射治疗的精确性和效率具有重要意义。阅读全文

posted @ 2024-12-02 17:39 数据猎手小k 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2024年11月28日

DriveMLLM：一个专为自动驾驶空间理解任务设计的大规模基准数据集

摘要： 2024-11-20，由武汉大学、中国科学院自动化研究所、悉尼科技大学、牛津大学等合创建了DriveMLLM数据集，该数据集是自动驾驶领域首个专为评估多模态大型语言模型（MLLMs）空间理解能力而设计的基准，对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。一、研究背景：自动驾驶技术的发展需要对3D环境阅读全文

posted @ 2024-11-28 17:48 数据猎手小k 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2024年11月26日

CMNEE:首个大规模文档级开源中文军事新闻事件抽取数据集.

摘要： 2024-04-18,由国防科技大学大数据与决策实验室联合东南大学和清华大学共同创建了CMNEE数据集，这个数据集为军事领域的事件抽取研究提供了宝贵的资源，解决了该领域数据稀缺的问题，对情报分析和决策辅助等应用具有重要意义。一、研究背景：事件抽取是从非结构化文本中提取结构化信息的过程，它通常被分阅读全文

posted @ 2024-11-26 19:16 数据猎手小k 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑

FineTuneBench：由斯坦福大学创建，包含625个训练问题和1075个测试问题，覆盖4个领域。目的评估商业微调API在不同泛化任务中的知识注入能力。

摘要： 2024-11-11，由斯坦福大学创建的FineTuneBench数据集，揭示了商业大型语言模型（LLMs）微调API在新知识学习和现有知识更新方面的显著不足，这对于理解和改进LLMs的适应性和可靠性具有重要意义。一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）在软件开发、医疗等领域的广泛应用，确保这阅读全文

posted @ 2024-11-26 14:18 数据猎手小k 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OSPTrack：一个包含多个生态系统中软件包执行时生成的静态和动态特征的标记数据集，用于识别开源软件中的恶意行为。

摘要： 2024-11-22 ，由格拉斯哥大学创建的OSPTrack数据集，目的是通过捕获在隔离环境中执行包和库时生成的特征，包括静态和动态特征，来识别开源软件（OSS）中的恶意指标，特别是在源代码访问受限时，支持在运行时高效检测方法。一、研究背景：开源软件（OSS）已成为互联网和网络供应链链中不可或缺阅读全文

posted @ 2024-11-26 14:16 数据猎手小k 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ViSTa：一个包含4000多个视频和逐步描述的层次化数据集，用于评估VLMs在不同复杂性任务中的表现。

摘要： 2024-11-22，由Google DeepMind和MATS机构创建的ViSTa数据集，为评估视觉语言模型（VLMs）在理解基于顺序的任务方面的能力提供了新的视角，这对于强化学习中的成本降低和安全性提升具有重要意义。一、研究背景强化学习（RL）在需要复杂顺序决策的任务中表现出色，如游戏和机器阅读全文

posted @ 2024-11-26 14:14 数据猎手小k 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2024年11月21日

CC-Foundation：包含200,000图像对和1.2百万描述的高质量、多样化的遥感图像变化描述数据集。

摘要： 2024-11-18，由北京航空航天大学创建的CCExpert模型，通过引入差异感知整合模块和大规模高质量数据集CC-Foundation，显著提升了遥感图像变化描述（RSICC）任务的性能，为动态地球过程监测提供了创新的自然语言处理和计算机视觉结合方法。一、研究背景：遥感图像变化分析是监测地球阅读全文

posted @ 2024-11-21 11:38 数据猎手小k 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ADUULM-360：首个涵盖恶劣天气条件的多模态深度估计数据集。

摘要： 2024-11-18，由德国乌尔姆大学的测量、控制和微技术研究所创建的ADUULM-360数据集，为自动驾驶领域提供了在不同天气条件下的深度估计新视角，填补了现有数据集在场景多样性和传感器模态上的空白。一、研究背景自动驾驶技术的发展对环境感知系统提出了更高要求，深度估计作为其中的关键技术，能够将阅读全文

posted @ 2024-11-21 11:36 数据猎手小k 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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