较大的实例密度差异:如图7(a)所示,SODA-A中每张图像的目标实例数量在1到11134之间变化,这意味着我们的基准数据集不仅包含稀疏情况,还包括许多目标密集排列的图像。此外,SODA-A中每张图像的平均实例数为347.02,是DOTA数据集(159.18)的两倍以上...
(2) SODA-A数据集的特点 SODA-A数据集中的图像来自全球数百个城市,具有丰富的数据多样性。该数据集中的图像实例个数从1到11134不等,平均每张图像包含318个实例,这意味着该数据集不仅包含稀疏的情况,还包括许多物体位置非常接近的图像,因此该数据集需要一个能够处理过度聚集情况的模型。另外,SODA-A中的实例可以以...
公共数据集> SODA-ASODA-A 4 SODA-A joeyyy16 1枚 CC BY-NC-SA 4.0 计算机视觉 1 19 2024-11-05 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 Annotations.zip Images.zip Annotations.zip (52.77M) 下载 File Name Size Update Time test/00002.json 13473 2022-12-18 17:54:48 test/00006.json 14...
利用1972-2010年的SODA数据集的5.01m层月平均数据,分析南海海域海表面盐度的时空分布 特征,采用基于最小二乘法的线性拟合分析南海海表面盐度的长期变化趋势。结果表明南海海域的 海表面盐度在39a间90%以上区域均呈现盐度下降趋势,整个海域SSS则以每年0.00588psu的速 ...
SODA海洋数据集包含的变量有温度、盐度、海 流速度、海表风应力、海洋上层0—500m热含量、 海洋上层0—125m热含量、海平面高度等。由于 同化观测数据以及变量之间动力关系的局限性,变 量被分为A、B、C三种类型:A型指的是可以由观测 数据直接获得的变量,比如上层海洋温度;B型指的 ...
盐度是南海物理环境的重要组成部分之一,盐度的变化对南海的水动力环境有重要影响.利用1972-2010年的SODA数据集的5.01 m层月平均数据,分析南海海域海表面盐度的时空分布特征,采用基于最小二乘法的线性拟合分析南海海表面盐度的长期变化趋势.结果表明南海海域的海表面盐度在39 a间90%以上区域均呈现盐度下降趋势,整个海域...
SODA月平均海洋数据集简介 J SODA海洋数据集包含的变量有温度、盐度、海 SODA海洋数据集 由全球简单海洋资料同化分 流速度、海表风应力、海洋上层 0—500m热含量、 析系统 (SimpleOceanDataAssimil~ion)产生,该系 海洋上层0—125m热含量、海平面高度等。由于 统是美 国马里兰大学 (UniversityofMaryland)于 20 ...
基于SODA数据集的南海海表面盐度分布特征与长期变化趋势分析
近年来,半监督及自监督学习的长足发展启发业界从海量无监督数据中进行学习,但现阶段自动驾驶领域仍缺乏一个基于大量无标签数据与少量有标签数据构成的可用于同时评价不同半/自监督方法的基准数据集。因此,华为诺亚方舟实验室联合中山大学发布了新一代半/自监督的2D基准数据集SODA10M,其主要包含从32个城市采集的一千万...
// 引入SODA SDK const SODA = require('soda-js'); // 创建SODA客户端 const consumer = new SODA.Consumer('data.socrata.com'); // 查询行数 consumer.query() .withDataset('DATASET_ID') // 替换为实际的数据集ID .getRowCount() .then((rowCount) => { console.log(`行数:${rowCount}`)...