Список наборів даних для досліджень з машинного навчання: відмінності між версіями

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
[очікує на перевірку][очікує на перевірку]
Вилучено вміст Додано вміст
посилання
ссылка
Рядок 633: Рядок 633:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|1992
|1992
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/927619906
|title=Knowledge engineering : building cognitive assistants for evidence-based reasoning
|last=author.
|first=Tecuci, Gheorghe,
|isbn=978-1-107-12256-7
|oclc=927619906
}}</ref>
|H. Guvenir et al.
|H. Guvenir et al.
|-
|-
Рядок 643: Рядок 650:
|OCR, класифікація
|OCR, класифікація
|1991
|1991
|<ref>{{Cite news|title=Letter recognition using Holland-style adaptive classifiers|url=http://dx.doi.org/10.1007/bf00114162|work=Machine Learning|date=1991-03|accessdate=2022-05-20|issn=0885-6125|doi=10.1007/bf00114162|pages=161–182|volume=6|issue=2|first=Peter W.|last=Frey|first2=David J.|last2=Slate}}</ref><ref>{{Cite news|title=Improved learning of Riemannian metrics for exploratory analysis|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0893608004001558|work=Neural Networks|date=2004-10|accessdate=2022-05-20|doi=10.1016/j.neunet.2004.06.008|pages=1087–1100|volume=17|issue=8-9|language=en|first=Jaakko|last=Peltonen|first2=Arto|last2=Klami|first3=Samuel|last3=Kaski}}</ref>
|
|D. Slate et al.
|D. Slate et al.
|-
|-
Рядок 654: Рядок 661:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|2009
|2009
|<ref>{{Cite news|title=Online and offline handwritten Chinese character recognition: Benchmarking on new databases|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0031320312002919|work=Pattern Recognition|date=2013-01|accessdate=2022-05-20|doi=10.1016/j.patcog.2012.06.021|pages=155–162|volume=46|issue=1|language=en|first=Cheng-Lin|last=Liu|first2=Fei|last2=Yin|first3=Da-Han|last3=Wang|first4=Qiu-Feng|last4=Wang}}</ref>
|
|CASIA
|CASIA
|-
|-
Рядок 665: Рядок 672:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|2009
|2009
|<ref>{{Cite news|title=CASIA-OLHWDB1: A Database of Online Handwritten Chinese Characters|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/5277629/|work=2009 10th International Conference on Document Analysis and Recognition|date=2009-07|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/ICDAR.2009.163|pages=1206–1210|first=Da-Han|last=Wang|first2=Cheng-Lin|last2=Liu|first3=Jin-Lun|last3=Yu|first4=Xiang-Dong|last4=Zhou}}</ref><ref>{{Cite news|title=Online and offline handwritten Chinese character recognition: Benchmarking on new databases|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0031320312002919|work=Pattern Recognition|date=2013-01|accessdate=2022-05-20|doi=10.1016/j.patcog.2012.06.021|pages=155–162|volume=46|issue=1|language=en|first=Cheng-Lin|last=Liu|first2=Fei|last2=Yin|first3=Da-Han|last3=Wang|first4=Qiu-Feng|last4=Wang}}</ref>
|
|CASIA
|CASIA
|-
|-
Рядок 675: Рядок 682:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|2008
|2008
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://dx.doi.org/10.1007/11840930_66
|title=Extracting Motion Primitives from Natural Handwriting Data
|last=Williams
|first=Ben H.
|last2=Toussaint
|first2=Marc
|last3=Storkey
|first3=Amos J.
|date=2006
|series=Artificial Neural Networks – ICANN 2006
|publisher=Springer Berlin Heidelberg
|location=Berlin, Heidelberg
|pages=634–643
|isbn=978-3-540-38871-5
}}</ref><ref>{{Cite book
|url=http://worldcat.org/oclc/40434775
|title=1998 IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design : digest of technical papers : November 8-12, 1998, San Jose, California
|last=Calif.)
|first=IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (1998 : San Jose,
|date=1998
|publisher=IEEE Computer Society Press
|isbn=1-58113-008-2
|oclc=40434775
}}</ref>
|B. Williams
|B. Williams
|-
|-
|Chars74K Dataset
|Chars74K Dataset
|Розпізнавання символів у природних зображеннях символів, які використовуються як англійською, так і каннада
|Розпізнавання символів у природних зображеннях символів, які використовуються як англійською, так і каннадською
|Тривимірна матриця траєкторій швидкості кінчика пера для кожного зразка
|Тривимірна матриця траєкторій швидкості кінчика пера для кожного зразка
|74,107
|74,107
Рядок 685: Рядок 716:
|Розпізнавання символів, розпізнавання рукописного тексту, OCR, класифікація
|Розпізнавання символів, розпізнавання рукописного тексту, OCR, класифікація
|2009
|2009
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/555471615
|title=Recent issues in pattern analysis and recognition
|last=V.
|first=Cantoni,
|date=1989
|publisher=Springer-Verlag
|oclc=555471615
}}</ref>
|T. de Campos
|T. de Campos
|-
|-
Рядок 695: Рядок 734:
|розпізнавання символів, класифікація, розпізнавання почерку
|розпізнавання символів, класифікація, розпізнавання почерку
|2016
|2016
|EMNIST dataset
|EMNIST dataset<ref>{{Cite book
|url=http://worldcat.org/oclc/1106257270
Documentation
|title=EMNIST: an extension of MNIST to handwritten letters
|last=André
|first=Cohen, Gregory Afshar, Saeed Tapson, Jonathan van Schaik,
|date=2017-02-17
|oclc=1106257270
}}</ref>
Documentation<ref>{{Cite news|title=EMNIST: an extension of MNIST to handwritten letters|url=http://arxiv.org/abs/1702.05373|work=arXiv:1702.05373 [cs]|date=2017-02-17|accessdate=2022-05-20|first=Gregory|last=Cohen|first2=Saeed|last2=Afshar|first3=Jonathan|last3=Tapson|first4=André|last4=van Schaik}}</ref>
|Gregory Cohen, et al
|Gregory Cohen, et al
|-
|-
Рядок 706: Рядок 752:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|2009
|2009
|<ref>{{Cite web|title=Figure 4: Samples of handwritten isolated Arabic characters.|url=http://dx.doi.org/10.7717/peerjcs.955/fig-4|website=dx.doi.org|accessdate=2022-05-20}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://dx.doi.org/10.1201/b12989-9
|title=One-Shot Learning Considerations
|date=2012-11-20
|series=Internet-Scale Pattern Recognition
|publisher=Chapman and Hall/CRC
|pages=53–66
}}</ref>
|F. Prat et al.
|F. Prat et al.
|-
|-
Рядок 717: Рядок 770:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|2003
|2003
|<ref>{{Cite web|title=Figure 10: Combination the result of feature selection and WGCNA.|url=http://dx.doi.org/10.7717/peerj.8456/fig-10|website=dx.doi.org|accessdate=2022-05-20}}</ref>
|
|Yann LeCun et al.
|Yann LeCun et al.
|-
|-
Рядок 728: Рядок 781:
|Класифікація, одноразове навчання
|Класифікація, одноразове навчання
|2015
|2015
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1113542889
|title=Artificial General Intelligence : 8th International Conference, AGI 2015, AGI 2015, Berlin, Germany, July 22-25, 2015, Proceedings
|last=editor
|first=Bieger, Jordi., editor Goertzel, Ben., editor Potapov, Alexey.,
|isbn=3-319-21365-2
|oclc=1113542889
}}</ref><ref>{{Cite book
|url=http://worldcat.org/oclc/1268260200
|title=Artificial neural networks and machine learning -- ICANN 2021 : 30th International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slovakia, September 14-17, 2021, Proceedings.
|last=Online)
|first=International Conference on Artificial Neural Networks (European Neural Network Society) (30th : 2021 :
|isbn=978-3-030-86340-1
|oclc=1268260200
}}</ref>
|American Association for the Advancement of Science
|American Association for the Advancement of Science
|-
|-
Рядок 739: Рядок 806:
|Класифікація
|Класифікація
|1998
|1998
|<ref>{{Cite news|title=Gradient-based learning applied to document recognition|url=http://ieeexplore.ieee.org/document/726791/|work=Proceedings of the IEEE|date=Nov./1998|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/5.726791|pages=2278–2324|volume=86|issue=11|first=Y.|last=Lecun|first2=L.|last2=Bottou|first3=Y.|last3=Bengio|first4=P.|last4=Haffner}}</ref><ref>{{Cite news|title=Improved method of handwritten digit recognition tested on MNIST database|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0262885604000721|work=Image and Vision Computing|date=2004-10|accessdate=2022-05-20|doi=10.1016/j.imavis.2004.03.008|pages=971–981|volume=22|issue=12|language=en|first=Ernst|last=Kussul|first2=Tatiana|last2=Baidyk}}</ref>
|
|National Institute of Standards and Technology
|National Institute of Standards and Technology
|-
|-
Рядок 750: Рядок 817:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|1998
|1998
|<ref>{{Cite news|title=Methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition|url=http://ieeexplore.ieee.org/document/155943/|work=IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics|date=May-June/1992|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/21.155943|pages=418–435|volume=22|issue=3|first=L.|last=Xu|first2=A.|last2=Krzyzak|first3=C.Y.|last3=Suen}}</ref>
|
|E. Alpaydin et al.
|E. Alpaydin et al.
|-
|-
Рядок 761: Рядок 828:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|1998
|1998
|<ref>{{Cite news|title=Combining multiple representations and classifiers for pen-based handwritten digit recognition|url=http://dx.doi.org/10.1109/icdar.1997.620583|publisher=IEEE Comput. Soc|work=Proceedings of the Fourth International Conference on Document Analysis and Recognition|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/icdar.1997.620583|first=F.|last=Alimoglu|first2=E.|last2=Alpaydin}}</ref><ref>{{Cite news|title=Linear dimensionality reduction using relevance weighted LDA|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0031320304003619|work=Pattern Recognition|date=2005-04|accessdate=2022-05-20|doi=10.1016/j.patcog.2004.09.005|pages=485–493|volume=38|issue=4|language=en|first=E.K.|last=Tang|first2=P.N.|last2=Suganthan|first3=X.|last3=Yao|first4=A.K.|last4=Qin}}</ref>
|
|E. Alpaydin et al.
|E. Alpaydin et al.
|-
|-
Рядок 772: Рядок 839:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|2008
|2008
|<ref>{{Cite news|title=Methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition|url=http://ieeexplore.ieee.org/document/155943/|work=IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics|date=May-June/1992|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/21.155943|pages=418–435|volume=22|issue=3|first=L.|last=Xu|first2=A.|last2=Krzyzak|first3=C.Y.|last3=Suen}}</ref>
|
|T. Srl
|T. Srl
|-
|-
Рядок 783: Рядок 850:
|Класифікація
|Класифікація
|2017
|2017
|<ref>{{Cite news|title=[Endocrinologic peculiarities of the course of pregnancy and labor in primaparous women of the older age groups]|url=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1701|work=Pediatriia Akusherstvo I Ginekologiia|date=1975|accessdate=2022-05-20|issn=0031-4048|pmid=1701|pages=41–44|issue=5|first=K. I.|last=Drahan}}</ref>
|
|Martin Thoma
|Martin Thoma
|-
|-
Рядок 799: Рядок 866:
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|Розпізнавання рукописного тексту, класифікація
|2017
|2017
|<ref>{{Cite news|title=The jumping mechanism of Xenopsylla cheopis. III. Execution of the jump and activity|url=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1806|work=Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences|date=1975-10-30|accessdate=2022-05-20|issn=0962-8436|pmid=1806|doi=10.1098/rstb.1975.0064|pages=499–515|volume=271|issue=914|first=M.|last=Rothschild|first2=J.|last2=Schlein|first3=K.|last3=Parker|first4=C.|last4=Neville|first5=S.|last5=Sternberg}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://link.springer.com/10.1007/978-3-030-34058-2_1
|title=PCGAN-CHAR: Progressively Trained Classifier Generative Adversarial Networks for Classification of Noisy Handwritten Bangla Characters
|last=Liu
|first=Qun
|last2=Collier
|first2=Edward
|last3=Mukhopadhyay
|first3=Supratik
|date=2019
|editor-last=Jatowt
|editor-first=Adam
|editor2-last=Maeda
|editor2-first=Akira
|editor3-last=Syn
|editor3-first=Sue Yeon
|series=Digital Libraries at the Crossroads of Digital Information for the Future
|publisher=Springer International Publishing
|volume=11853
|location=Cham
|pages=3–15
|language=en
|doi=10.1007/978-3-030-34058-2_1
|isbn=978-3-030-34057-5
}}</ref>
|M. Karki et al.
|M. Karki et al.
|}
|}
Рядок 822: Рядок 913:
|Повітряна класифікація, виявлення об'єктів, сегментація екземплярів
|Повітряна класифікація, виявлення об'єктів, сегментація екземплярів
|2019
|2019
|<ref>{{Cite web|title=iSAID|url=https://captain-whu.github.io/iSAID/index.html|website=captain-whu.github.io|accessdate=2022-05-20}}</ref>
|
|Syed Waqas Zamir,
|Syed Waqas Zamir,
Aditya Arora,
Aditya Arora,
Рядок 843: Рядок 934:
|Повітряна класифікація, виявлення об'єктів
|Повітряна класифікація, виявлення об'єктів
|2013
|2013
|<ref>{{Cite news|title=Integrating pedestrian simulation, tracking and event detection for crowd analysis|url=http://dx.doi.org/10.1109/iccvw.2011.6130237|publisher=IEEE|work=2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)|date=2011-11|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/iccvw.2011.6130237|first=Matthias|last=Butenuth|first2=Florian|last2=Burkert|first3=Florian|last3=Schmidt|first4=Stefan|last4=Hinz|first5=Dirk|last5=Hartmann|first6=Angelika|last6=Kneidl|first7=Andre|last7=Borrmann|first8=Beril|last8=Sirmacek}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1113880051
|title=Computational intelligence in pattern recognition : proceedings of CIPR 2019
|last=India)
|first=CIPR (Conference) (1st : 2019 : Sibpur,
|isbn=978-981-13-9042-5
|oclc=1113880051
}}</ref>
|J. Yuan et al.
|J. Yuan et al.
|-
|-
Рядок 853: Рядок 951:
|Відстеження людей, повітряне спостереження
|Відстеження людей, повітряне спостереження
|2012
|2012
|<ref>{{Cite news|title=Integrating pedestrian simulation, tracking and event detection for crowd analysis|url=http://dx.doi.org/10.1109/iccvw.2011.6130237|publisher=IEEE|work=2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)|date=2011-11|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/iccvw.2011.6130237|first=Matthias|last=Butenuth|first2=Florian|last2=Burkert|first3=Florian|last3=Schmidt|first4=Stefan|last4=Hinz|first5=Dirk|last5=Hartmann|first6=Angelika|last6=Kneidl|first7=Andre|last7=Borrmann|first8=Beril|last8=Sirmacek}}</ref><ref>{{Cite news|title=Low level crowd analysis using frame-wise normalized feature for people counting|url=http://dx.doi.org/10.1109/wifs.2012.6412657|publisher=IEEE|work=2012 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS)|date=2012-12|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/wifs.2012.6412657|first=Hajer|last=Fradi|first2=Jean-Luc|last2=Dugelay}}</ref>
|
|M. Butenuth et al.
|M. Butenuth et al.
|-
|-
Рядок 863: Рядок 961:
|Класифікація, виявлення повітряних об'єктів
|Класифікація, виявлення повітряних об'єктів
|2014
|2014
|<ref>{{Cite news|title=A hybrid pansharpening approach and multiscale object-based image analysis for mapping diseased pine and oak trees|url=http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2013.810825|work=International Journal of Remote Sensing|date=2013-06-27|accessdate=2022-05-20|issn=0143-1161|doi=10.1080/01431161.2013.810825|pages=6969–6982|volume=34|issue=20|first=Brian Alan|last=Johnson|first2=Ryutaro|last2=Tateishi|first3=Nguyen Thanh|last3=Hoan}}</ref><ref>{{Cite news|title=A new classification model for a class imbalanced data set using genetic programming and support vector machines: case study for wilt disease classification|url=http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/2150704X.2015.1062159|work=Remote Sensing Letters|date=2015-07-03|accessdate=2022-05-20|issn=2150-704X|doi=10.1080/2150704X.2015.1062159|pages=568–577|volume=6|issue=7|language=en|first=Muhammad Syafiq|last=Mohd Pozi|first2=Md Nasir|last2=Sulaiman|first3=Norwati|last3=Mustapha|first4=Thinagaran|last4=Perumal}}</ref>
|
|B. Johnson
|B. Johnson
|-
|-
Рядок 873: Рядок 971:
|Класифікація, виявлення повітряних об'єктів
|Класифікація, виявлення повітряних об'єктів
|2018
|2018
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/971084912
|title=Eighth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2016) : 20-23 May 2016, Chengdu, China
|last=China)
|first=International Conference on Digital Image Processing (8th : 2016 : Chengdu,
|isbn=1-5106-0504-5
|oclc=971084912
}}</ref><ref>{{Cite web|title=MASATI dataset - MAritime SATellite Imagery dataset|url=https://www.iuii.ua.es/datasets/masati/|website=www.iuii.ua.es|accessdate=2022-05-20|language=en|first=Antonio-Javier|last=Gallego}}</ref>
|A.-J. Gallego et al.
|A.-J. Gallego et al.
|-
|-
Рядок 883: Рядок 988:
|Класифікація
|Класифікація
|2015
|2015
|<ref>{{Cite news|title=Automatic Ship Classification from Optical Aerial Images with Convolutional Neural Networks|url=http://dx.doi.org/10.3390/rs10040511|work=Remote Sensing|date=2018-03-24|accessdate=2022-05-20|issn=2072-4292|doi=10.3390/rs10040511|pages=511|volume=10|issue=4|first=Antonio-Javier|last=Gallego|first2=Antonio|last2=Pertusa|first3=Pablo|last3=Gil}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-2757-1_23
|title=Forest Type Classification: A Hybrid NN-GA Model Based Approach
|last=Chatterjee
|first=Sankhadeep
|last2=Ghosh
|first2=Subhodeep
|last3=Dawn
|first3=Subham
|last4=Hore
|first4=Sirshendu
|last5=Dey
|first5=Nilanjan
|date=2016
|series=Advances in Intelligent Systems and Computing
|publisher=Springer India
|location=New Delhi
|pages=227–236
|isbn=978-81-322-2756-4
}}</ref>
|B. Johnson
|B. Johnson
|-
|-
Рядок 893: Рядок 1017:
|Класифікація
|Класифікація
|2009
|2009
|<ref>{{Cite news|title=A combinatorial method for tracing objects using semantics of their shape|url=http://dx.doi.org/10.1109/aipr.2010.5759716|publisher=IEEE|work=2010 IEEE 39th Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR)|date=2010-10|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/aipr.2010.5759716|first=Carl|last=Diegert}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/877840527
|title=Small Target Detection combining Foreground and Background Manifolds
|last=Frédéric
|first=Razakarivony, Sebastien Jurie,
|oclc=877840527
}}</ref>
|F. Tanner et al.
|F. Tanner et al.
|-
|-
Рядок 903: Рядок 1033:
|Класифікація, ідентифікація об'єкта
|Класифікація, ідентифікація об'єкта
|2017
|2017
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-6919-0_3
|title=Getting Started with Databricks
|last=Ilijason
|first=Robert
|date=2021
|series=Getting Started with Databricks
|publisher=Apress
|location=Berkeley, CA
|isbn=978-1-4842-6919-0
}}</ref><ref>{{Cite news|title=Integrating edge/boundary priors with classification scores for building detection in very high resolution data|url=http://ieeexplore.ieee.org/document/8127705/|publisher=IEEE|work=2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)|date=2017-07|accessdate=2022-05-20|isbn=978-1-5090-4951-6|doi=10.1109/IGARSS.2017.8127705|pages=3309–3312|first=Maria|last=Vakalopoulou|first2=Norbert|last2=Bus|first3=Konstantinos|last3=Karantzalos|first4=Nikos|last4=Paragios}}</ref>
|DigitalGlobe, Inc.
|DigitalGlobe, Inc.
|-
|-
Рядок 923: Рядок 1063:
|Класифікація
|Класифікація
|2015
|2015
|<ref>{{Cite news|title=DeepSat: a learning framework for satellite imagery|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/2820783.2820816|publisher=ACM|work=Proceedings of the 23rd SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems|date=2015-11-03|accessdate=2022-05-20|isbn=978-1-4503-3967-4|doi=10.1145/2820783.2820816|pages=1–10|language=en|first=Saikat|last=Basu|first2=Sangram|last2=Ganguly|first3=Supratik|last3=Mukhopadhyay|first4=Robert|last4=DiBiano|first5=Manohar|last5=Karki|first6=Ramakrishna|last6=Nemani}}</ref><ref>{{Cite news|title=DeepSat V2: feature augmented convolutional neural nets for satellite image classification|url=https://doi.org/10.1080/2150704X.2019.1693071|work=Remote Sensing Letters|date=2020-02-01|accessdate=2022-05-20|issn=2150-704X|doi=10.1080/2150704X.2019.1693071|pages=156–165|volume=11|issue=2|first=Qun|last=Liu|first2=Saikat|last2=Basu|first3=Sangram|last3=Ganguly|first4=Supratik|last4=Mukhopadhyay|first5=Robert|last5=DiBiano|first6=Manohar|last6=Karki|first7=Ramakrishna|last7=Nemani}}</ref>
|
|S. Basu et al.
|S. Basu et al.
|-
|-
Рядок 933: Рядок 1073:
|Класифікація
|Класифікація
|2015
|2015
|<ref>{{Cite news|title=DeepSat: a learning framework for satellite imagery|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/2820783.2820816|publisher=ACM|work=Proceedings of the 23rd SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems|date=2015-11-03|accessdate=2022-05-20|isbn=978-1-4503-3967-4|doi=10.1145/2820783.2820816|pages=1–10|language=en|first=Saikat|last=Basu|first2=Sangram|last2=Ganguly|first3=Supratik|last3=Mukhopadhyay|first4=Robert|last4=DiBiano|first5=Manohar|last5=Karki|first6=Ramakrishna|last6=Nemani}}</ref><ref>{{Cite news|title=DeepSat V2: feature augmented convolutional neural nets for satellite image classification|url=https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/2150704X.2019.1693071|work=Remote Sensing Letters|date=2020-02-01|accessdate=2022-05-20|issn=2150-704X|doi=10.1080/2150704X.2019.1693071|pages=156–165|volume=11|issue=2|language=en|first=Qun|last=Liu|first2=Saikat|last2=Basu|first3=Sangram|last3=Ganguly|first4=Supratik|last4=Mukhopadhyay|first5=Robert|last5=DiBiano|first6=Manohar|last6=Karki|first7=Ramakrishna|last7=Nemani}}</ref>
|
|S. Basu et al.
|S. Basu et al.
|}
|}
Рядок 956: Рядок 1096:
|Класифікація
|Класифікація
|2021
|2021
|<ref>{{Cite news|title=The influence of oxyhemoglobin affinity on tissue oxygen consumption|url=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/2111|work=Annals of Surgery|date=1976-02|accessdate=2022-05-20|issn=0003-4932|pmc=1344074|pmid=2111|doi=10.1097/00000658-197602000-00008|pages=130–135|volume=183|issue=2|first=A. H.|last=Harken|first2=M.|last2=Woods}}</ref><ref>{{Citation|title=The gas meter image dataset (NRC-GAMMA)|url=https://nrc-digital-repository.canada.ca/eng/view/object/?id=ba1fc493-e65f-4c0a-ab31-ecbcdf00bfa4|publisher=National Research Council of Canada|date=2021-11-19|accessdate=2022-05-20|doi=10.4224/3c8s-z290|language=en|first=Ashkan|last=Ebadi|first2=Patrick|last2=Paul|first3=Sofia|last3=Auer|first4=Stéphane|last4=Tremblay}}</ref>
|
|A. Ebadi, P. Paul, S. Auer, & S. Tremblay
|A. Ebadi, P. Paul, S. Auer, & S. Tremblay
|-
|-
Рядок 966: Рядок 1106:
|Ідентифікація вихідного пристрою, виявлення підробок, класифікація,...
|Ідентифікація вихідного пристрою, виявлення підробок, класифікація,...
|2020
|2020
|<ref>{{Cite news|title=The Supatlantique Scanned Documents Database for Digital Image Forensics Purposes|url=http://dx.doi.org/10.1109/icip40778.2020.9190665|publisher=IEEE|work=2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)|date=2020-10|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/icip40778.2020.9190665|first=Chaima Ben|last=Rabah|first2=Gouenou|last2=Coatrieux|first3=Riadh|last3=Abdelfattah}}</ref><ref>{{Citation|title=Big graphene dataset|url=https://nrc-digital-repository.canada.ca/eng/view/object/?id=9f09901d-0736-4204-a35d-0c88ffb8da3b|publisher=National Research Council of Canada|date=2019-03-12|accessdate=2022-05-20|doi=10.4224/c8sc04578j.data|language=en|first=Kyle|last=Mills|first2=Isaac|last2=Tamblyn}}</ref>
|
|C. Ben Rabah et al.
|C. Ben Rabah et al.
|-
|-
Рядок 976: Рядок 1116:
|Регресія
|Регресія
|2019
|2019
|<ref>{{Citation|title=Big graphene dataset|url=https://nrc-digital-repository.canada.ca/eng/view/object/?id=9f09901d-0736-4204-a35d-0c88ffb8da3b|publisher=National Research Council of Canada|date=2019-03-12|accessdate=2022-05-20|doi=10.4224/c8sc04578j.data|language=en|first=Kyle|last=Mills|first2=Isaac|last2=Tamblyn}}</ref>
|
|K. Mills & I. Tamblyn
|K. Mills & I. Tamblyn
|-
|-
Рядок 986: Рядок 1126:
|Регресія
|Регресія
|2017
|2017
|<ref>{{Citation|title=Quantum simulations of an electron in a two dimensional potential well|url=https://nrc-digital-repository.canada.ca/eng/view/object/?id=1343ae23-cebf-45c6-94c3-ddebdb2f23c6|publisher=National Research Council of Canada|date=2018-05-18|accessdate=2022-05-20|doi=10.4224/physreva.96.042113.data|language=en|first=Kyle|last=Mills|first2=Michael|last2=Spanner|first3=Isaac|last3=Tamblyn}}</ref>
|
|K. Mills, M.A. Spanner, & I. Tamblyn
|K. Mills, M.A. Spanner, & I. Tamblyn
|-
|-
Рядок 996: Рядок 1136:
|Класифікація
|Класифікація
|2012
|2012
|<ref>{{Cite news|title=A database for fine grained activity detection of cooking activities|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/6247801/|work=2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition|date=2012-06|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/CVPR.2012.6247801|pages=1194–1201|first=Marcus|last=Rohrbach|first2=Sikandar|last2=Amin|first3=Mykhaylo|last3=Andriluka|first4=Bernt|last4=Schiele}}</ref><ref>{{Cite news|title=The Language of Actions: Recovering the Syntax and Semantics of Goal-Directed Human Activities|url=http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2014.105|publisher=IEEE|work=2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition|date=2014-06|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/cvpr.2014.105|first=Hilde|last=Kuehne|first2=Ali|last2=Arslan|first3=Thomas|last3=Serre}}</ref>
|
|M. Rohrbach et al.
|M. Rohrbach et al.
|-
|-
Рядок 1006: Рядок 1146:
|Аутентифікація
|Аутентифікація
|2012
|2012
|<ref>{{Cite news|title=A database for fine grained activity detection of cooking activities|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/6247801/|work=2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition|date=2012-06|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/CVPR.2012.6247801|pages=1194–1201|first=Marcus|last=Rohrbach|first2=Sikandar|last2=Amin|first3=Mykhaylo|last3=Andriluka|first4=Bernt|last4=Schiele}}</ref>
|
|S. Voloshynovskiy, et al.
|S. Voloshynovskiy, et al.
|-
|-
Рядок 1016: Рядок 1156:
|Дрібнозерниста класифікація
|Дрібнозерниста класифікація
|2017
|2017
|<ref>{{Cite news|title=PharmaPack: Mobile fine-grained recognition of pharma packages|url=http://dx.doi.org/10.23919/eusipco.2017.8081543|publisher=IEEE|work=2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)|date=2017-08|accessdate=2022-05-20|doi=10.23919/eusipco.2017.8081543|first=O.|last=Taran|first2=S.|last2=Rezaeifar|first3=O.|last3=Dabrowski|first4=J.|last4=Schlechten|first5=T.|last5=Holotyak|first6=S.|last6=Voloshynovskiy}}</ref>
|
|O. Taran and S. Rezaeifar, et al.
|O. Taran and S. Rezaeifar, et al.
|-
|-
Рядок 1026: Рядок 1166:
|Дрібнозерниста класифікація
|Дрібнозерниста класифікація
|2011
|2011
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1228414137
|title=FenceMask: A Data Augmentation Approach for Pre-extracted Image Features
|last=Xiang
|first=Li, Pu Li, Xiangyang Long,
|date=2020-06-14
|oclc=1228414137
}}</ref><ref>{{Cite book
|url=http://dx.doi.org/10.1002/9781118689691.ch5
|title=Diagnosis
|date=2015-05-01
|series=Seizures in Dogs and Cats
|publisher=John Wiley & Sons, Inc
|location=Hoboken, NJ
|pages=94–128
|isbn=978-1-118-68969-1
}}</ref>
|A. Khosla et al.
|A. Khosla et al.
|-
|-
Рядок 1036: Рядок 1192:
|3D реконструкція/оцінка пози
|3D реконструкція/оцінка пози
|2020
|2020
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58621-8_12
|title=Who Left the Dogs Out? 3D Animal Reconstruction with Expectation Maximization in the Loop
|last=Biggs
|first=Benjamin
|last2=Boyne
|first2=Oliver
|last3=Charles
|first3=James
|last4=Fitzgibbon
|first4=Andrew
|last5=Cipolla
|first5=Roberto
|date=2020
|series=Computer Vision – ECCV 2020
|publisher=Springer International Publishing
|location=Cham
|pages=195–211
|isbn=978-3-030-58620-1
}}</ref>
|B. Biggs et al.
|B. Biggs et al.
|-
|-
Рядок 1046: Рядок 1221:
|Класифікація, виявлення об'єктів
|Класифікація, виявлення об'єктів
|2012
|2012
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1233686320
|title=CNN features off-the-shelf : An Astounding Baseline for Recognition
|last=Stefan
|first=Sharif Razavian, Ali Azizpour, Hossein Sullivan, Josephine Carlsson,
|date=2014
|publisher=KTH, Datorseende och robotik, CVAP
|oclc=1233686320
}}</ref><ref>{{Cite book
|url=http://dx.doi.org/10.1002/9781118689691.ch5
|title=Diagnosis
|date=2015-05-01
|series=Seizures in Dogs and Cats
|publisher=John Wiley & Sons, Inc
|location=Hoboken, NJ
|pages=94–128
|isbn=978-1-118-68969-1
}}</ref>
|O. Parkhi et al.
|O. Parkhi et al.
|-
|-
Рядок 1056: Рядок 1248:
|Класифікація, виявлення об'єктів
|Класифікація, виявлення об'єктів
|1999
|1999
|<ref>{{Cite news|title=Supporting ranked Boolean similarity queries in MARS|url=http://ieeexplore.ieee.org/document/738357/|work=IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering|date=Nov.-Dec./1998|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/69.738357|pages=905–925|volume=10|issue=6|first=M.|last=Ortega|first2=Y.|last2=Rui|first3=K.|last3=Chakrabarti|first4=K.|last4=Porkaew|first5=S.|last5=Mehrotra|first6=T.S.|last6=Huang}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/811773023
|title=Medical image computing and computer-assisted intervention--MICCAI 2012. 15th International Conference, Nice, France, October 1-5, 2012, Proceedings
|last=France)
|first=International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (15th : 2012 : Nice,
|date=2012
|publisher=Springer
|isbn=978-3-642-33418-4
|oclc=811773023
}}</ref>
|M. Ortega-Bindenberger et al.
|M. Ortega-Bindenberger et al.
|-
|-
Рядок 1066: Рядок 1267:
|Регресія
|Регресія
|2015
|2015
|<ref>{{Cite news|title=Video transcoding time prediction for proactive load balancing|url=http://dx.doi.org/10.1109/icme.2014.6890256|publisher=IEEE|work=2014 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)|date=2014-07|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/icme.2014.6890256|first=Tewodors|last=Deneke|first2=Habtegebreil|last2=Haile|first3=Sebastien|last3=Lafond|first4=Johan|last4=Lilius}}</ref>
|
|T. Deneke et al.
|T. Deneke et al.
|-
|-
Рядок 1076: Рядок 1277:
|Візуальне оповідання
|Візуальне оповідання
|2016
|2016
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://dx.doi.org/10.3726/978-3-653-03968-9/3
|title=10.3726/978-3-653-03968-9/3
|series=Inactive DOIs
|publisher=CrossRef
}}</ref>
|Microsoft Research
|Microsoft Research
|-
|-
Рядок 1086: Рядок 1292:
|Класифікація
|Класифікація
|2011
|2011
|<ref>{{Cite web|url=http://dx.doi.org/10.7287/peerj.preprints.27138/supp-1|website=Supplemental Information 1: Datase 1|accessdate=2022-05-20}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1127139088
|title=Computational methods for integrating vision and language
|last=author.
|first=Barnard, Kobus.,
|isbn=1-60845-113-5
|oclc=1127139088
}}</ref>
|C. Wah et al.
|C. Wah et al.
|-
|-
Рядок 1096: Рядок 1309:
|Класифікація відео
|Класифікація відео
|2016
|2016
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-11018-5_29
|title=Approach for Video Classification with Multi-label on YouTube-8M Dataset
|last=Shin
|first=Kwangsoo
|last2=Jeon
|first2=Junhyeong
|last3=Lee
|first3=Seungbin
|last4=Lim
|first4=Boyoung
|last5=Jeong
|first5=Minsoo
|last6=Nang
|first6=Jongho
|date=2019
|series=Lecture Notes in Computer Science
|publisher=Springer International Publishing
|location=Cham
|pages=317–324
|isbn=978-3-030-11017-8
}}</ref><ref>{{Cite news|title=OpenArXiv = arXiv + RDBMS + web services|url=http://dx.doi.org/10.1145/1141753.1141870|publisher=ACM Press|work=Proceedings of the 6th ACM/IEEE-CS joint conference on Digital libraries - JCDL '06|date=2006|accessdate=2022-05-20|doi=10.1145/1141753.1141870|first=Justin|last=Fisher|first2=Hyunyoung|last2=Kil|first3=Dongwon|last3=Lee}}</ref>
|S. Abu-El-Haija et al.
|S. Abu-El-Haija et al.
|-
|-
Рядок 1106: Рядок 1340:
|Класифікація відео та зображень
|Класифікація відео та зображень
|2016
|2016
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1204141741
|title=Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js
|last=Matthieu.
|first=Deru,
|date=2020
|publisher=Rheinwerk Verlag
|isbn=978-3-8362-7427-2
|oclc=1204141741
}}</ref><ref>{{Cite news|title=YFCC100M: the new data in multimedia research|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/2812802|work=Communications of the ACM|date=2016-01-25|accessdate=2022-05-20|issn=0001-0782|doi=10.1145/2812802|pages=64–73|volume=59|issue=2|language=en|first=Bart|last=Thomee|first2=David A.|last2=Shamma|first3=Gerald|last3=Friedland|first4=Benjamin|last4=Elizalde|first5=Karl|last5=Ni|first6=Douglas|last6=Poland|first7=Damian|last7=Borth|first8=Li-Jia|last8=Li}}</ref>
|B. Thomee et al.
|B. Thomee et al.
|-
|-
Рядок 1116: Рядок 1359:
|Відео виявлення емоцій
|Відео виявлення емоцій
|2015
|2015
|<ref>{{Cite news|title=LIRIS-ACCEDE: A Video Database for Affective Content Analysis|url=http://dx.doi.org/10.1109/taffc.2015.2396531|work=IEEE Transactions on Affective Computing|date=2015-01-01|accessdate=2022-05-20|issn=1949-3045|doi=10.1109/taffc.2015.2396531|pages=43–55|volume=6|issue=1|first=Yoann|last=Baveye|first2=Emmanuel|last2=Dellandrea|first3=Christel|last3=Chamaret|last4=Liming Chen}}</ref>
|
|Y. Baveye et al.
|Y. Baveye et al.
|-
|-
Рядок 1126: Рядок 1369:
|Відео виявлення емоцій
|Відео виявлення емоцій
|2015
|2015
|<ref>{{Cite news|title=Deep learning vs. kernel methods: Performance for emotion prediction in videos|url=http://dx.doi.org/10.1109/acii.2015.7344554|publisher=IEEE|work=2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII)|date=2015-09|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/acii.2015.7344554|first=Yoann|last=Baveye|first2=Emmanuel|last2=Dellandrea|first3=Christel|last3=Chamaret|first4=Liming|last4=Chen}}</ref>
|
|Y. Baveye et al.
|Y. Baveye et al.
|-
|-
Рядок 1136: Рядок 1379:
|Відео виявлення емоцій
|Відео виявлення емоцій
|2015
|2015
|<ref>{{Cite news|title=Imbalance Learning-based Framework for Fear Recognition in the MediaEval Emotional Impact of Movies Task|url=http://dx.doi.org/10.21437/interspeech.2018-1744|publisher=ISCA|work=Interspeech 2018|date=2018-09-02|accessdate=2022-05-20|doi=10.21437/interspeech.2018-1744|first=Xiaotong|last=Zhang|first2=Xingliang|last2=Cheng|first3=Mingxing|last3=Xu|first4=Thomas Fang|last4=Zheng}}</ref>
|
|Y. Baveye et al.
|Y. Baveye et al.
|-
|-
Рядок 1146: Рядок 1389:
|Оцінка пози людини
|Оцінка пози людини
|2010
|2010
|<ref>{{Cite news|title=Clustered Pose and Nonlinear Appearance Models for Human Pose Estimation|url=http://dx.doi.org/10.5244/c.24.12|publisher=British Machine Vision Association|work=Procedings of the British Machine Vision Conference 2010|date=2010|accessdate=2022-05-20|doi=10.5244/c.24.12|first=Sam|last=Johnson|first2=Mark|last2=Everingham}}</ref>
|
|S. Johnson and M. Everingham
|S. Johnson and M. Everingham
|-
|-
Рядок 1156: Рядок 1399:
|Оцінка пози людини
|Оцінка пози людини
|2011
|2011
|<ref>{{Cite news|title=Learning effective human pose estimation from inaccurate annotation|url=http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2011.5995318|publisher=IEEE|work=CVPR 2011|date=2011-06|accessdate=2022-05-20|doi=10.1109/cvpr.2011.5995318|first=Sam|last=Johnson|first2=Mark|last2=Everingham}}</ref>
|
|S. Johnson and M. Everingham
|S. Johnson and M. Everingham
|-
|-
Рядок 1166: Рядок 1409:
|Розробка систем оцінювання тестів із множинним вибором
|Розробка систем оцінювання тестів із множинним вибором
|2017
|2017
|<ref>{{Cite news|title=Reports of six individual workshops|url=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1711|work=Nursing Mirror and Midwives Journal|date=1976-01-08|accessdate=2022-05-20|issn=0143-2524|pmid=1711|pages=56–59|volume=142|issue=2}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1106232721
|title=TabMCQ: A Dataset of General Knowledge Tables and Multiple-choice Questions
|last=Eduard
|first=Jauhar, Sujay Kumar Turney, Peter Hovy,
|date=2016-02-11
|oclc=1106232721
}}</ref>
|Afifi, M. et al.
|Afifi, M. et al.
|-
|-
Рядок 1176: Рядок 1426:
|Стиснення даних
|Стиснення даних
|2016
|2016
|<ref>{{Cite news|title=A new compression technique for surveillance videos: Evaluation using new dataset|url=http://ieeexplore.ieee.org/document/7544020/|publisher=IEEE|work=2016 Sixth International Conference on Digital Information and Communication Technology and its Applications (DICTAP)|date=2016-07|accessdate=2022-05-20|isbn=978-1-4673-9609-7|doi=10.1109/DICTAP.2016.7544020|pages=159–164|first=Islam A.T.F.|last=Taj-Eddin|first2=Mahmoud|last2=Afifi|first3=Mostafa|last3=Korashy|first4=Doha|last4=Hamdy|first5=Marwa|last5=Nasser|first6=Shimaa|last6=Derbaz}}</ref>
|
|Taj-Eddin, I. A. T. F. et al.
|Taj-Eddin, I. A. T. F. et al.
|-
|-
Рядок 1186: Рядок 1436:
|Класифікація
|Класифікація
|2019
|2019
|<ref>{{Cite news|title=Machine learning to classify animal species in camera trap images: Applications in ecology|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.13120|work=Methods in Ecology and Evolution|date=2019-04|accessdate=2022-05-20|issn=2041-210X|doi=10.1111/2041-210X.13120|pages=585–590|volume=10|issue=4|language=en|first=Michael A.|last=Tabak|first2=Mohammad S.|last2=Norouzzadeh|first3=David W.|last3=Wolfson|first4=Steven J.|last4=Sweeney|first5=Kurt C.|last5=Vercauteren|first6=Nathan P.|last6=Snow|first7=Joseph M.|last7=Halseth|first8=Paul A.|last8=Di Salvo|first9=Jesse S.|last9=Lewis|editor-first=Theoni|editor-last=Photopoulou}}</ref>
|
|LILA working group
|LILA working group
|-
|-
Рядок 1196: Рядок 1446:
|Виявлення живості рослин
|Виявлення живості рослин
|2017
|2017
|<ref>{{Cite news|title=Can we see photosynthesis? Magnifying the tiny color changes of plant green leaves using Eulerian video magnification|url=https://www.spiedigitallibrary.org/journals/journal-of-electronic-imaging/volume-26/issue-06/060501/Can-we-see-photosynthesis-Magnifying-the-tiny-color-changes-of/10.1117/1.JEI.26.6.060501.full|work=Journal of Electronic Imaging|date=2017-11-02|accessdate=2022-05-20|issn=1017-9909|doi=10.1117/1.JEI.26.6.060501|pages=1|volume=26|issue=06|first=Islam A. T. F.|last=Taj-Eddin}}</ref>
|
|Taj-Eddin, I. A. T. F. et al.
|Taj-Eddin, I. A. T. F. et al.
|-
|-
Рядок 1206: Рядок 1456:
|Візуальне оповідання, виявлення об’єктів.
|Візуальне оповідання, виявлення об’єктів.
|2021
|2021
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1043395986
|title=An anthropology of puzzles : the role of puzzles in the origins and evolution of mind and culture
|last=author.
|first=Danesi, Marcel, 1946-
|isbn=978-1-350-08985-3
|oclc=1043395986
}}</ref>
|Mathematical Mathematics Memes
|Mathematical Mathematics Memes
|}
|}
Рядок 1232: Рядок 1489:
|Класифікація, аналіз настроїв
|Класифікація, аналіз настроїв
|2015 (2018)
|2015 (2018)
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/1106220231
|title=Image-based Recommendations on Styles and Substitutes
|last=den
|first=McAuley, Julian Targett, Christopher Shi, Qinfeng Hengel, Anton van
|date=2015-06-15
|oclc=1106220231
}}</ref><ref>{{Cite book
|url=http://worldcat.org/oclc/1140410786
|title=TEAS review
|last=author.
|first=Cantarella, Cara,
|isbn=978-1-260-46239-5
|oclc=1140410786
}}</ref>
|McAuley et al.
|McAuley et al.
|-
|-
Рядок 1242: Рядок 1513:
|Аналіз настроїв, кластеризація
|Аналіз настроїв, кластеризація
|2011
|2011
|<ref>{{Cite news|title=Opinion-based entity ranking|url=http://link.springer.com/10.1007/s10791-011-9174-8|work=Information Retrieval|date=2012-04|accessdate=2022-05-20|issn=1386-4564|doi=10.1007/s10791-011-9174-8|pages=116–150|volume=15|issue=2|language=en|first=Kavita|last=Ganesan|first2=ChengXiang|last2=Zhai}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/851389904
|title=Advances in swarm intelligence : 4th International Conference, ICSI 2013, Harbin, China, June 12-15, 2013, proceedings
|last=China)
|first=ICSI (Conference) (4th : 2013 : Harbin,
|isbn=978-3-642-38702-9
|oclc=851389904
}}</ref>
|K. Ganesan et al.
|K. Ganesan et al.
|-
|-
Рядок 1252: Рядок 1530:
|Регресія, кластеризація, класифікація
|Регресія, кластеризація, класифікація
|2016
|2016
|<ref>{{Cite news|title=The MovieLens Datasets: History and Context|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/2827872|work=ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems|date=2016-01-07|accessdate=2022-05-20|issn=2160-6455|doi=10.1145/2827872|pages=1–19|volume=5|issue=4|language=en|first=F. Maxwell|last=Harper|first2=Joseph A.|last2=Konstan}}</ref>
|
|GroupLens Research
|GroupLens Research
|-
|-
Рядок 1262: Рядок 1540:
|Класифікація, регресія
|Класифікація, регресія
|2004
|2004
|<ref>{{Cite news|title=Yahoo! music recommendations|url=http://dx.doi.org/10.1145/2043932.2043964|publisher=ACM Press|work=Proceedings of the fifth ACM conference on Recommender systems - RecSys '11|date=2011|accessdate=2022-05-20|doi=10.1145/2043932.2043964|first=Noam|last=Koenigstein|first2=Gideon|last2=Dror|first3=Yehuda|last3=Koren}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/875517979
|title=Towards a linked semantic web: Precisely, comprehensively and scalably linking heterogeneous data in the semantic web.
|last=Dezhao.
|first=Song,
|date=2014
|isbn=978-1-303-66041-2
|oclc=875517979
}}</ref>
|Yahoo!
|Yahoo!
|-
|-
Рядок 1272: Рядок 1558:
|Класифікація
|Класифікація
|1997
|1997
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://dx.doi.org/10.1007/3-540-36187-1_12
|title=MML Inference of Decision Graphs with Multi-way Joins
|last=Tan
|first=Peter J.
|last2=Dowe
|first2=David L.
|date=2002
|series=Lecture Notes in Computer Science
|publisher=Springer Berlin Heidelberg
|location=Berlin, Heidelberg
|pages=131–142
|isbn=978-3-540-00197-3
}}</ref>
|M. Bohanec
|M. Bohanec
|-
|-
Рядок 1282: Рядок 1581:
|Класифікація
|Класифікація
|2012
|2012
|<ref>{{Cite news|title=Where lol Is: Function and Position of lol Used as a Discourse Marker in YouTube Comments|url=http://dx.doi.org/10.4000/discours.10900|work=Discours|date=2020-12-23|accessdate=2022-05-20|issn=1963-1723|doi=10.4000/discours.10900|issue=27|first=Célia|last=Schneebeli}}</ref><ref>{{Cite book
|
|url=http://link.springer.com/10.1007/978-3-642-32692-9_63
|title=A Classifier for Big Data
|last=Kim
|first=Byung Joo
|date=2012
|editor-last=Lee
|editor-first=Geuk
|editor2-last=Howard
|editor2-first=Daniel
|editor3-last=Ślęzak
|editor3-first=Dominik
|editor4-last=Hong
|editor4-first=You Sik
|series=Convergence and Hybrid Information Technology
|publisher=Springer Berlin Heidelberg
|volume=310
|location=Berlin, Heidelberg
|pages=505–512
|language=en
|doi=10.1007/978-3-642-32692-9_63
|isbn=978-3-642-32691-2
}}</ref>
|Google
|Google
|-
|-
Рядок 1292: Рядок 1613:
|Класифікація, регресія
|Класифікація, регресія
|2015
|2015
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/754949191
|title=Predicting Skytrax airport rankings from customer reviews
|last=D.
|first=Pérezgonzález, Jose
|oclc=754949191
}}</ref>
|Q. Nguyen
|Q. Nguyen
|-
|-
Рядок 1302: Рядок 1629:
|Класифікація
|Класифікація
|1997
|1997
|<ref>{{Cite book
|
|url=http://worldcat.org/oclc/878051089
|title=Combining pattern classifiers : methods and algorithms
|last=1959-
|first=Kuncheva, Ludmila I. (Ludmila Ilieva),
|isbn=978-1-118-91454-0
|oclc=878051089
}}</ref>
|W. Loh et al.
|W. Loh et al.
|-
|-

Версія за 11:07, 20 травня 2022


Набори даних використовуються для дослідження машинного навчання, посилання на них використовуються в наукових академічних статтях. Набори даних є невід’ємною частиною галузі машинного навчання. Значні досягнення в цій галузі можуть бути результатом прогресу в алгоритмах навчання (наприклад, deep learning), комп'ютерного обладнання та, що не так очевидно, доступності високоякісних наборів навчальних даних. Високоякісні марковані навчальні набори даних для алгоритмів машинного навчання під наглядом і напівнаглядом зазвичай важко та дорого створити через велику кількість часу, необхідного для позначення даних. Хоча їх не потрібно позначати, високоякісні набори даних для навчання без нагляду також може бути складним і дорогим у створенні. Набори даних орієнтовані, здебільшого, на вирішення задач класифікації та розпізнавання і містять оцифровані зображення, відео, тексти, сигнали, звуки тощо.

Данні зображення

Ці набори даних складаються переважно із зображень або відео використовуються для таких завдань, як виявлення об’єктів, розпізнавання обличчя та класифікація за кількома мітками.

Розпізнавання осіб

У комп’ютерному баченні зображення облич широко використовуються для розробки систем які розпізнають  обличя та багатьох інших проектів.

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Face Recognition Technology (FERET) 11338 зображень 1199 осіб у різних позиціях і в різний час. Немає. 11,338 Зображення Класифікація, розпізнавання обличчя 2003 [1][2] United States Department of Defense
CMU Pose, Illumination, and Expression (PIE) 41 368 кольорових зображень 68 людей у 13 різних позах. Зображення позначені виразами. 41,368 Зображення, текст Класифікація, розпізнавання обличчя 2000 [3][4] R. Gross et al.
SCFace Кольорові зображення облич під різними кутами. Розташування виділених рис обличчя. Наведені координати об’єктів. 4,160 Зображення, текст Класифікація, розпізнавання обличчя 2011 [5][6] M. Grgic et al.
YouTube Faces DB З YouTube зібрано відео 1595 різних людей. Кожен кліп має від 48 до 6070 кадрів. Ідентичність тих, хто з’являється у відео та дескрипторах. 3,425 videos Відео, текст Класифікація відео, розпізнавання обличчя 2011 [7][8] L. Wolf et al.
300 videos in-the-Wild 114 відео з анотаціями для відстеження орієнтирів обличчя. Розмітка 68 орієнтирів застосовується до кожного кадру. Немає. 114 videos, 218,000 frames. Відео, файл анотації. Відстеження орієнтирів обличчя. 2015 [9] Shen, Jie et al.
Grammatical Facial Expressions Dataset Граматичні вирази обличчя з бразильської мови жестів. Вилучено функції Microsoft Kinect. 27,965 Текст Відстеження орієнтирів обличчя. 2014 [10] F. Freitas et al.
CMU Face Images Dataset Зображення облич. Кожну людину фотографують кілька разів, щоб зафіксувати різні вирази обличчя. Марка та особливості. 640 Зображення, текст Розпізнавання обличчя 1999 [11][12] T. Mitchell
Yale Face Database Обличчя 15 осіб у 11 різних виразах. Маркування виразів. 165 Зображення Розпізнавання обличчя 1997 [13][14] J. Yang et al.
Cohn-Kanade AU-Coded Expression Database Велика база даних зображень з мітками для виразів. Відстеження певних рис обличчя. 500+ sequences Зображення, текст Аналіз виразу обличчя 2000 [15][16] T. Kanade et al.
FaceScrub Зображення публічних діячів, видалені з пошуку зображень. Назва та м/ж анотація. 107,818 Зображення, текст Розпізнавання обличчя 2014 [17][18] H. Ng et al.
BioID Face Database Зображення облич із позначеними положеннями очей. Встановіть положення очей вручну. 1521 Зображення, текст Розпізнавання обличчя 2001 [19][20] BioID
Skin Segmentation Dataset Довільно відібрані значення кольорів із зображень облич. B, G, R, значення витягнуті. 245,057 Текст Сегментація, класифікація 2012 [21][22] R. Bhatt.
Bosphorus База даних 3D зображень обличчя. 34 action units and 6 expressions labeled; 24 facial landmarks labeled. 4652

Зображення, текст

Розпізнавання облич, класифікація 2008 [23][24] A Savran et al.
UOY 3D-Face нейтральне обличчя, 5 виразів: гнів, щастя, смуток, очі закриті, брови підняті. маркування. 5250

Зображення, текст

Розпізнавання облич, класифікація 2004 [25][26] University of York
CASIA Вирази: гнів, посмішка, сміх, здивування, закриті очі. Немає. 4624

Зображення, текст

Розпізнавання облич, класифікація 2007 [27][28] Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
CASIA Вирази: Злість, Відраза, Страх, Щастя, Смуток, Подив. Немає. 480 Відео з анотованим видимим спектром і ближнім інфрачервоним випромінюванням знімає зі швидкістю 25 кадрів в секунду Розпізнавання облич, класифікація 2011 [29] Zhao, G. et al.
BU-3DFE нейтральне обличчя і 6 виразів: гнів, щастя, смуток, здивування, огида, страх (4 рівні). Вилучено 3D-зображення. Немає. 2500 Зображення, текст Розпізнавання виразу обличчя, класифікація 2006 [30] Binghamton University
Face Recognition Grand Challenge Dataset До 22 зразків для кожного предмета. Вирази: гнів, щастя, смуток, здивування, огида, роздутий. 3D дані. Немає. 4007 Зображення, текст Розпізнавання облич, класифікація 2004 [31][32] National Institute of Standards and Technology
Gavabdb До 61 зразка для кожного предмета. Вирази обличчя нейтральні, посмішка, фронтальний акцентований сміх, фронтальний довільний жест. 3D зображення. Немає. 549 Зображення, текст Розпізнавання облич, класифікація 2008 [33][34] King Juan Carlos University
3D-RMA До 100 предметів, вирази переважно нейтральні. Також кілька поз. Немає. 9971 Зображення, текст Розпізнавання облич, класифікація 2004 [35][36] Royal Military Academy (Belgium)

Розпізнавання дій

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
TV Human Interaction Dataset Відео з 20 різних телевізійних шоу для прогнозування соціальних дій: рукостискання, п’ять, обійми, поцілунок. Немає. 6,766 відеокліпів відеокліп Прогноз дії 2013 [37] Patron-Perez, A. et al.
Berkeley Multimodal Human Action Database (MHAD) Записи однієї особи, яка виконує 12 дій Попередня обробка MoCap 660 зразків дій 8 Phase Space Motion Capture, 2 стереокамери, 4 чотирикамери, 6 акселерометрів, 4 мікрофони Класифікація дій 2013 [38] Ofli, F. et al.
THUMOS Dataset Великий набір відео даних для класифікації дій Дії класифіковані та позначені. 45 млн кадрів відео Відео, зображення, текст Класифікація, виявлення дії 2013 [39] Y. Jiang et al.
MEXAction2 Набір відеоданих для локалізації дії та виявлення Дії класифіковані та позначені. 1000 Відео Виявлення дії 2014 [40] Stoian et al.


Виявлення та розпізнавання об'єктів

Назва Опис Обробка Розмыр Формат Задачи Створення Посилання Джерело
Visual Genome Зображення та їх опис 108,000 Зображення, текст Підписи до зображень 2016 [41] R. Krishna et al.
DAVIS: Densely Annotated VIdeo Segmentation 2017 150 відеопослідовностей, що містять 10459 кадрів із загалом 376 анотованими об’єктами. Набір даних, опублікований для конкурсу DAVIS Challenge 2017 із спеціальним семінаром, розташованим разом із CVPR 2017. Відео містить кілька типів об’єктів і людей із високоякісною сегментацією анотації. У кожній відеопослідовності анотовано кілька екземплярів. 10,459 Рамки з анотаціями Сегментація відеооб'єктів 2017 [42] Pont-Tuset, J. et al.
DAVIS: Densely Annotated VIdeo Segmentation 2016 50 відеопослідовностей, що містять 3455 кадрів із загалом 50 анотованими об’єктами. Набір даних випущено разом із документом CVPR 2016. Відео містить кілька типів об’єктів і людей з високоякісною сегментацією анотації. У кожній відеопослідовності анотується один екземпляр. 3,455 Рамки з анотаціями Сегментація відеооб'єктів 2016 [43] Perazzi, F. et al.
T-LESS: An RGB-D Dataset for 6D Pose Estimation of Texture-less Objects 30 галузевих об'єктів. 39 тис. навчальних і 10 тис. тестових зображень з кожного з трьох датчиків. Два типи 3D-моделей для кожного об’єкта. 6D пози для всіх змодельованих об’єктів на всіх зображеннях. Попіксельне маркування можна отримати шляхом візуалізації моделей об’єктів у основних позах істини. 49,000 RGB-D зображення, 3D моделі об’єктів 6D оцінка пози об'єкта, виявлення об'єкта 2017 [44] T. Hodan et al.
Berkeley 3-D Object Dataset 849 зображень, зроблених у 75 різних сценах. Позначено близько 50 різних класів об’єктів. Обмежувальні рамки та маркування об’єктів. 849 Марковані зображення, текст Розпізнавання об'єктів 2014 [45][46] A. Janoch et al.
Berkeley Segmentation Data Set and Benchmarks 500 (BSDS500) 500 природних зображень, чітко розділених на розрізнені потяги, підмножини перевірки та тестування + код порівняльного аналізу. На основі BSDS300. Кожне зображення сегментовано в середньому за п’ятьма різними предметами. 500 Сегментовані зображення Виявлення контурів та ієрархічна сегментація зображення 2011 [47] University of California, Berkeley
Microsoft Common Objects in Context (COCO) складні побутові сцени звичайних предметів у їх природному контексті. Виділення, маркування та класифікація об’єктів на 91 тип об’єкта. 2,500,000 Марковані зображення, текст Розпізнавання об'єктів 2015 [48][49][50] T. Lin et al.
SUN Database Дуже велика база даних розпізнавання сцен і об'єктів. Місця та предмети позначаються. Об’єкти сегментовані. 131,067 Зображення, текст Розпізнавання об'єктів, розпізнавання сцени 2014 [51][52] J. Xiao et al.
ImageNet Labeled object image database, used in the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge Позначені об’єкти, обмежувальні рамки, описові слова, функції SIFT 14,197,122 Зображення, текст Розпізнавання об'єктів, розпізнавання сцени 2009 (2014) [53][54][55] J. Deng et al.
Open Images Великий набір зображень із ліцензією CC BY 2.0 з мітками на рівні зображення та обмежуючими рамками, що охоплюють тисячі класів. Мітки на рівні зображення, обмежувальні рамки 9,178,275 Зображення, текст Класифікація, розпізнавання об'єктів 2017 [56]
TV News Channel Commercial Detection Dataset Телевізійна реклама та випуск новин. Функції аудіо та відео, отримані з фотографій. 129,685 Текст Кластеризація, класифікація 2015 [57][58] P. Guha et al.
Statlog (Image Segmentation) Dataset Примірники були відібрані випадковим чином з бази даних із 7 зовнішніх зображень і сегментовані вручну, щоб створити класифікацію для кожного пікселя. Розраховано багато функцій. 2310 Текст Класифікація 1990 [59] University of Massachusetts
Caltech 101 Зображення предметів. Позначено детальні контури об'єкта. 9146 Зображення Класифікація, розпізнавання об'єктів. 2003 [60][61] F. Li et al.
Caltech-256 Великий набір зображень для класифікації об’єктів. Зображення розбиті на категорії та відсортовані вручну. 30,607 Зображення, текст Класифікація, виявлення об'єктів 2007 [62][63] G. Griffin et al.
SIFT10M Dataset Функції SIFT набору даних Caltech-256. Розширене вилучення функцій SIFT.. 11,164,866 Текст Класифікація, виявлення об'єктів 2016 [64] X. Fu et al.
LabelMe Коментовані зображення сцен. Окреслені об’єкти. 187,240 Зображення, текст Класифікація, виявлення об'єктів 2005 [65] MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory
Cityscapes Dataset Стерео-відеосекції, записані у вуличних сценах, з анотаціями на рівні пікселів. Метадані також включені. Сегментація та маркування на рівні пікселів 25,000 Зображення, текст Класифікація, виявлення об'єктів 2016 [66] Daimler AG et al.
PASCAL VOC Dataset Велика кількість зображень для завдань класифікації. Маркування, обмежувальна рамка в комплекті 500,000 Зображення, текст Класифікація, виявлення об'єктів 2010 [67][68] M. Everingham et al.
CIFAR-10 Dataset Багато маленьких зображень з низькою роздільною здатністю 10 класів об’єктів. Класи позначені, створені розділи навчальних наборів. 60,000 Зображення Класифікація 2009 [54][69] A. Krizhevsky et al.
CIFAR-100 Dataset Як і CIFAR-10, вище, але надано 100 класів об'єктів. Класи позначені, створені розділи навчальних наборів. 60,000 Зображення Класифікація 2009 [54][69] A. Krizhevsky et al.
CINIC-10 Dataset Єдиний внесок CIFAR-10 і Imagenet з 10 класами і 3 розділами. Більше за CIFAR-10. Класи позначені, навчання, перевірка, створені розділи тестових наборів. 270,000 Зображення Класифікація 2018 [70] Luke N. Darlow, Elliot J. Crowley, Antreas Antoniou, Amos J. Storkey
Fashion-MNIST База даних модних товарів, схожа на MNIST Класи позначені, створені розділи навчальних наборів. 60,000 Зображення Класифікація 2017 [71] Zalando SE
notMNIST Деякі загальнодоступні шрифти та витягнуті з них гліфи, щоб зробити набір даних подібним до MNIST. Існує 10 класів, з літерами A-J, взятими з різних шрифтів.

Deyaki zahalʹnodostupni

Класи позначені, створені розділи навчальних наборів. 500,000 Зображення Класифікація 2011 [72] Yaroslav Bulatov
German Traffic Sign Detection Benchmark Dataset Зображення з транспортних засобів дорожніх знаків на німецьких дорогах. Ці знаки відповідають стандартам ООН і тому такі ж, як і в інших країнах. Знаки з маркуванням вручну 900 Зображення Класифікація 2013 [73][74] S Houben et al.
KITTI Vision Benchmark Dataset Автономні транспортні засоби, що рухалися містом середнього розміру, фіксували зображення різних районів за допомогою камер і лазерних сканерів. Багато тестів, отриманих з даних. >100 GB of data Зображення, текст Класифікація, виявлення об'єктів 2012 [75][76][77] A Geiger et al.
Linnaeus 5 dataset Зображення 5 класів предметів. Класи позначені, створені розділи навчальних наборів. 8000 Зображення Класифікація 2017 [78] Chaladze & Kalatozishvili
FieldSAFE Мультимодальний набір даних для виявлення перешкод у сільському господарстві, включаючи стереокамеру, тепловізійну камеру, веб-камеру, 360-градусну камеру, лідар, радар і точну локалізацію. Класи, позначені географічно. >400 GB of data Зображення та тривимірні хмари точок Класифікація, виявлення об'єктів, локалізація об'єктів 2017 [79] M. Kragh et al.
11K Hands 11 076 зображень рук (1600 x 1200 пікселів) 190 суб’єктів різного віку від 18 до 75 років для розпізнавання статі та біометричної ідентифікації. Немає 11,076 hand images Зображення та файли етикеток (.mat, .txt і .csv). Розпізнавання статі та біометрична ідентифікація 2017 [80] M Afifi
CORe50 Спеціально розроблена для безперервного/довічного навчання та розпізнавання об’єктів, це колекція з понад 500 відео (30 кадрів в секунду) із 50 домашніми об’єктами, які належать до 10 різних категорій. Позначені класи, розділи навчальних наборів створені на основі 3-х шляхового тесту для кількох запусків. 164,866 RBG-D images зображення (.png або .pkl)

та файли етикеток (.pkl, .txt, .tsv).

Класифікація, розпізнавання об'єктів 2017 [81] V. Lomonaco and D. Maltoni
THz and thermal video data set Цей мультиспектральний набір даних включає терагерцові, теплові, візуальні, ближні інфрачервоні та тривимірні відео об’єктів, прихованих під одягом людей. Надаються таблиці 3D пошуку, які дозволяють проектувати зображення на тривимірні хмари точок. More than 20 videos. The duration of each video is about 85 seconds (about 345 frames). AP2J Експерименти з виявленням прихованих об'єктів 2019 [82][83] Alexei A. Morozov and Olga S. Sushkova

Почерк і розпізнавання символів

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Artificial Characters Dataset Штучно згенеровані дані, що описують структуру 10 великих англійських літер. Координати намальованих ліній задані як цілі числа. Різні інші особливості. 6000 Текст Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 1992 [84] H. Guvenir et al.
Letter Dataset Верхні друковані літери. З усіх зображень витягується 17 функцій. 20,000 Текст OCR, класифікація 1991 [85][86] D. Slate et al.
CASIA-HWDB База даних рукописних китайських символів офлайн. 3755 класів у наборі символів GB 2312. Зображення в сірому кольорі з фоновими пікселями, позначені як 255. 1,172,907 Зображення,

текст

Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 2009 [87] CASIA
CASIA-OLHWDB База даних рукописних китайських ієрогліфів онлайн, зібрана за допомогою ручки Anoto на папері. 3755 класів у наборі символів GB 2312. Надає послідовності координат штрихів. 1,174,364 Зображення,

текст

Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 2009 [88][89] CASIA
Character Trajectories Dataset Марковані зразки траєкторій кінчика пера для людей, які пишуть прості символи. 3-dimensional pen tip velocity trajectory matrix for each sample 2858 Текст Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 2008 [90][91] B. Williams
Chars74K Dataset Розпізнавання символів у природних зображеннях символів, які використовуються як англійською, так і каннадською Тривимірна матриця траєкторій швидкості кінчика пера для кожного зразка 74,107 Розпізнавання символів, розпізнавання рукописного тексту, OCR, класифікація 2009 [92] T. de Campos
EMNIST dataset Рукописні символи від 3600 авторів Похідне від спеціальної бази даних NIST 19. Перетворено на зображення розміром 28x28 пікселів, що відповідають набору даних MNIST. 800,000 Зображення розпізнавання символів, класифікація, розпізнавання почерку 2016 EMNIST dataset[93]

Documentation[94]

Gregory Cohen, et al
UJI Pen Characters Dataset Ізольовані рукописні символи Дано координати положення пера як символи. 11,640 Текст Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 2009 [95][96] F. Prat et al.
Gisette Dataset Зразки почерку з 4 і 9 символів, які часто плутають. Функції, витягнуті з зображень, розділені на train/test, розмір зображень рукописного введення нормалізовано. 13,500 Зображення,

текст

Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 2003 [97] Yann LeCun et al.
Omniglot dataset 1623 різних рукописних символи з 50 різних алфавітів. Марковані вручну. 38,300 Зображення,

текст

Класифікація, одноразове навчання 2015 [98][99] American Association for the Advancement of Science
MNIST database База даних рукописних цифр. Марковані вручну. 60,000 Зображення,

текст

Класифікація 1998 [100][101] National Institute of Standards and Technology
Optical Recognition of Handwritten Digits Dataset Нормовані растрові зображення рукописних даних. Розмір нормалізовано та зіставлено на растрові зображення. 5620 Зображення,

текст

Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 1998 [102] E. Alpaydin et al.
Pen-Based Recognition of Handwritten Digits Dataset Рукописні цифри на електронній ручці-планшеті. Витягуються вектори ознак для рівномірного розміщення. 10,992 Зображення,

текст

Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 1998 [103][104] E. Alpaydin et al.
Semeion Handwritten Digit Dataset Рукописні цифри від 80 осіб. Усі рукописні цифри нормалізовано за розміром і відображено в одній сітці. 1593 Зображення,

текст

Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 2008 [105] T. Srl
HASYv2 Рукописні математичні символи Усі символи відцентровані та мають розмір 32px x 32px. 168233 Зображення,

текст

Класифікація 2017 [106] Martin Thoma
Noisy Handwritten Bangla Dataset Включає набір даних рукописних цифр (10 класів) і базовий набір даних символів (50 класів), кожен набір даних має три типи шуму: білий гаусів, розмиття в русі та знижену контрастність. Усі зображення відцентровані та мають розмір 32x32. Numeral Dataset:

23330,

Character Dataset:

76000

Зображення,

текст

Розпізнавання рукописного тексту, класифікація 2017 [107][108] M. Karki et al.

Аерофотознімки

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
iSAID: Instance Segmentation in Aerial Images Dataset Точна анотація на рівні екземпляра, виконана професійними анотаторами, перевірена та підтверджена експертними анотаторами, які відповідають чітко визначеним інструкціям. 655,451 (15 classes) Зображення, jpg, json Повітряна класифікація, виявлення об'єктів, сегментація екземплярів 2019 [109] Syed Waqas Zamir,

Aditya Arora,

Akshita Gupta,

Salman Khan,

Guolei Sun,

Fahad Shahbaz Khan, Fan Zhu,

Ling Shao, Gui-Song Xia, Xiang Bai

Aerial Image Segmentation Dataset 80 аерофотознімків високої роздільної здатності з просторовою роздільною здатністю від 0,3 до 1,0. Зображення сегментовані вручну. 80 Зображення Повітряна класифікація, виявлення об'єктів 2013 [110][111] J. Yuan et al.
KIT AIS Data Set Кілька позначених наборів навчальних та оцінювальних даних аерофотознімків натовпу. Зображення, позначені вручну, щоб показувати шляхи людей через натовп ~ 150 Зображення з доріжками Відстеження людей, повітряне спостереження 2012 [112][113] M. Butenuth et al.
Wilt Dataset Дані дистанційного зондування хворих дерев та іншого ґрунтового покриву. Вилучено різні функції. 4899 Зображення Класифікація, виявлення повітряних об'єктів 2014 [114][115] B. Johnson
MASATI dataset Морські сцени оптичних аерофотознімків із видимого спектру. Він містить кольорові зображення в динамічних морських середовищах, кожне зображення може містити одну або кілька цілей за різних погодних умов і умов освітлення. Обмежувальні рамки та маркування об’єктів. 7389 Зображення Класифікація, виявлення повітряних об'єктів 2018 [116][117] A.-J. Gallego et al.
Forest Type Mapping Dataset Супутникові зображення лісів Японії. Вилучено діапазони довжин хвилі зображення. 326 Текст Класифікація 2015 [118][119] B. Johnson
Overhead Imagery Research Data Set Коментовані зображення накладних. Зображення з кількома об'єктами. Понад 30 анотацій і понад 60 статистичних даних, які описують ціль у контексті зображення. 1000 Зображення, текст Класифікація 2009 [120][121] F. Tanner et al.
SpaceNet SpaceNet — це сукупність комерційних супутникових зображень і позначених навчальних даних. Файли GeoTiff і GeoJSON, що містять сліди будівлі. >17533 Зображення Класифікація, ідентифікація об'єкта 2017 [122][123] DigitalGlobe, Inc.
UC Merced Land Use Dataset Ці зображення були вручну витягнуті з великих зображень із колекції зображень міських районів Національної карти USGS для різних міських районів США. Це 21-класний набір зображень землекористування, призначений для дослідницьких цілей. Для кожного класу є 100 зображень. 2,100 Зображення фішки розміром 256x256, 30 см (1 фут) GSD Класифікація земельного покриву 2010 Yi Yang and Shawn Newsam
SAT-4 Airborne Dataset Зображення було витягнуто з набору даних Національної програми зображення сільського господарства (NAIP). SAT-4 має чотири широкі класи ґрунтового покриву, включає безплідні землі, дерева, пасовища та клас, який складається з усіх класів ґрунтового покриву, крім трьох вищезазначених. 500,000 Зображення Класифікація 2015 [124][125] S. Basu et al.
SAT-6 Airborne Dataset Зображення було витягнуто з набору даних Національної програми зображення сільського господарства (NAIP). SAT-6 має шість широких класів ґрунтового покриву, включає безплідні землі, дерева, пасовища, дороги, будівлі та водойми. 405,000 Зображення Класифікація 2015 [126][127] S. Basu et al.

Інші зображення

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
NRC-GAMMA Новий еталонний набір зображень газового лічильника Жодного 28,883 Зображення, етикетка Класифікація 2021 [128][129] A. Ebadi, P. Paul, S. Auer, & S. Tremblay
The SUPATLANTIQUE dataset Зображення відсканованих офіційних документів та документів Вікіпедії Жодного 4908 TIFF/pdf Ідентифікація вихідного пристрою, виявлення підробок, класифікація,... 2020 [130][131] C. Ben Rabah et al.
Density functional theory quantum simulations of graphene Позначені зображення вихідних даних для моделювання графену Необроблені дані (у форматі HDF5) і вихідні мітки з квантового моделювання теорії функціональної щільності 60744 тестових і 501473 навчальних файлів Марковані зображення Регресія 2019 [132] K. Mills & I. Tamblyn
Quantum simulations of an electron in a two dimensional potential well Позначені зображення вихідних даних для моделювання 2d квантової механіки Необроблені дані (у форматі HDF5) та вихідні мітки з квантового моделювання 1,3 мільйона зображень Марковані зображення Регресія 2017 [133] K. Mills, M.A. Spanner, & I. Tamblyn
MPII Cooking Activities Dataset Відео та зображення різних кулінарних заходів. Шляхи та напрямки діяльності, мітки, дрібнозернисте позначення руху, клас активності, вилучення та маркування нерухомих зображень. 881,755 frames Марковані відео, зображення, текст Класифікація 2012 [134][135] M. Rohrbach et al.
FAMOS Dataset 5000 унікальних мікроструктур, всі зразки були отримані 3 рази за допомогою двох різних камер. Оригінальні файли PNG, відсортовані за камерою, а потім за придбанням. Файли даних MATLAB з однією матрицею 16384 разів 5000 на камеру на одержання. 30,000 Файли зображень і .mat Аутентифікація 2012 [136] S. Voloshynovskiy, et al.
PharmaPack Dataset 1000 унікальних класів з 54 зображеннями в класі. Маркування класів, багато локальних дескрипторів, таких як SIFT і aKaZE, і локальні агреатори функцій, як-от Fisher Vector (FV). 54,000 Файли зображень і .mat Дрібнозерниста класифікація 2017 [137] O. Taran and S. Rezaeifar, et al.
Stanford Dogs Dataset Зображення 120 порід собак з усього світу. Надаються розділи для навчання/тесту та анотації ImageNet. 20,580 Зображення, текст Дрібнозерниста класифікація 2011 [138][139] A. Khosla et al.
StanfordExtra Dataset 2D ключові точки та сегментації для набору даних Stanford Dogs. Надано 2D ключові точки та сегментації. 12,035 Марковані зображення 3D реконструкція/оцінка пози 2020 [140] B. Biggs et al.
The Oxford-IIIT Pet Dataset 37 категорій домашніх тварин із приблизно 200 зображеннями кожної. Мітка породи, щільна рамка, сегментація переднього плану та фону. ~ 7,400 Зображення, текст Класифікація, виявлення об'єктів 2012 [141][142] O. Parkhi et al.
Corel Image Features Data Set База даних зображень з витягнутими функціями. Багато функцій, включаючи гістограму кольорів, текстуру спільного появи та колірні моменти, 68,040 Текст Класифікація, виявлення об'єктів 1999 [143][144] M. Ortega-Bindenberger et al.
Online Video Characteristics and Transcoding Time Dataset. Час перекодування для різних відео та властивостей відео. Надано функції відео. 168,286 Текст Регресія 2015 [145] T. Deneke et al.
Microsoft Sequential Image Narrative Dataset (SIND) Набір даних для послідовного перегляду мови Описові підписи та розповідь наведено для кожної фотографії, а фотографії розташовані в послідовності 81,743 Зображення, текст Візуальне оповідання 2016 [146] Microsoft Research
Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset Великий набір зображень птахів. Розташування частин для птахів, рамки, 312 бінарних атрибутів 11,788 Зображення ,текст Класифікація 2011 [147][148] C. Wah et al.
YouTube-8M Великий і різноманітний набір відеоданих із мітками Ідентифікатори відео YouTube і пов’язані мітки з різноманітного словника з 4800 візуальних об’єктів 8 million Відео, текст Класифікація відео 2016 [149][150] S. Abu-El-Haija et al.
YFCC100M Великий і різноманітний набір даних зображень і відео з мітками Розташування частин для птахів, обмежувальні рамки, 312 бінарних атрибутів, надані Flickr Videos and Images та пов’язані описи, назви, теги та інші метадані (наприклад, EXIF та геотеги) 100 million Відео, зображення,текст Класифікація відео та зображень 2016 [151][152] B. Thomee et al.
Discrete LIRIS-ACCEDE Короткі відео з анотаціями для валентності та збудження. Етикетки валентності та збудження. 9800 Відео Відео виявлення емоцій 2015 [153] Y. Baveye et al.
Continuous LIRIS-ACCEDE Довгі відео з анотаціями для валентності та збудження, а також зібрані гальванічні реакції шкіри. Етикетки валентності та збудження. 30 Відео Відео виявлення емоцій 2015 [154] Y. Baveye et al.
MediaEval LIRIS-ACCEDE Розширення Discrete LIRIS-ACCEDE, включаючи анотації для рівнів насильства у фільмах. Мітки насильства, валентності та збудження. 10900 Відео Відео виявлення емоцій 2015 [155] Y. Baveye et al.
Leeds Sports Pose Артикуловані анотації людської пози на 2000 природних спортивних зображеннях із Flickr. Грубий урожай навколо однієї особи, яка цікавить, з 14 спільними етикетками 2000 Зображення плюс мітки файлів .mat Оцінка пози людини 2010 [156] S. Johnson and M. Everingham
Leeds Sports Pose Extended Training Чітко сформульовані анотації людської пози на 10 000 природних спортивних зображень із Flickr. 14 спільних етикеток через краудсорсинг 10000 Зображення плюс мітки файлів .mat Оцінка пози людини 2011 [157] S. Johnson and M. Everingham
MCQ Dataset 6 різних реальних іспитів із множинним вибором (735 бланків відповідей і 33 540 блоків відповідей) для оцінки методів і систем комп’ютерного зору, розроблених для систем оцінювання тестів із множинним вибором. Жодного 735 бланків відповідей та 33 540 скриньок для відповідей Мітки файлів зображень і .mat Розробка систем оцінювання тестів із множинним вибором 2017 [158][159] Afifi, M. et al.
Surveillance Videos Справжні відеоспостереження охоплюють великий час спостереження (7 днів по 24 години кожне). Жодного 19 surveillance videos (7 days with 24 hours each). Відео Стиснення даних 2016 [160] Taj-Eddin, I. A. T. F. et al.
LILA BC Маркована інформаційна бібліотека Олександрії: біологія та охорона. Позначені зображення, які підтримують дослідження машинного навчання в галузі екології та екології. Жодного ~10M images Зображення Класифікація 2019 [161] LILA working group
Can We See Photosynthesis? 32 відео для восьми живих і восьми мертвих листків, записаних в умовах освітлення постійного та змінного струму. Жодного 32 відео Відео Виявлення живості рослин 2017 [162] Taj-Eddin, I. A. T. F. et al.
Mathematical Mathematics Memes Колекція з 10 000 мемів з математики. Жодного ~10,000 Зображення Візуальне оповідання, виявлення об’єктів. 2021 [163] Mathematical Mathematics Memes

Текстові дані

Ці набори даних складаються переважно з тексту для таких завдань, як обробка мови, аналіз настроїв, переклад і кластерний аналіз.

Відгуки

Назва Опис Оброботка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Amazon reviews Огляди американських продуктів від Amazon.com. Жодного 233.1 million Текст Класифікація, аналіз настроїв 2015 (2018) [164][165] McAuley et al.
OpinRank Review Dataset Огляди автомобілів і готелів від Edmunds.com і TripAdvisor відповідно. Жодного 42,230 / ~259,000 respectively Текст Аналіз настроїв, кластеризація 2011 [166][167] K. Ganesan et al.
MovieLens 22 000 000 оцінок і 580 000 тегів застосовано до 33 000 фільмів 240 000 користувачів. Жодного ~ 22M Текст Регресія, кластеризація, класифікація 2016 [168] GroupLens Research
Yahoo! Music User Ratings of Musical Artists Понад 10 мільйонів рейтингів виконавців від користувачів Yahoo. Жодного не описано. ~ 10M Текст Класифікація, регресія 2004 [169][170] Yahoo!
Car Evaluation Data Set Властивості автомобіля та їх загальна прийнятність. Наведено шість категоріальних ознак. 1728 Текст Класифікація 1997 [171] M. Bohanec
YouTube Comedy Slam Preference Dataset Дані про голосування користувачів для пар відео, які відображаються на YouTube. Користувачі голосували за смішніші відео. Надано метадані відео. 1,138,562 Текст Класифікація 2012 [172][173] Google
Skytrax User Reviews Dataset Відгуки користувачів про авіакомпанії, аеропорти, місця та салони від Skytrax. Оцінки є дрібними і включають багато аспектів досвіду в аеропорту. 41396 Текст Класифікація, регресія 2015 [174] Q. Nguyen
Teaching Assistant Evaluation Dataset Огляди помічника вчителя. Наведено особливості кожного екземпляра, такі як клас, розмір класу та викладач. 151 Текст Класифікація 1997 [175] W. Loh et al.
Vietnamese Students’ Feedback Corpus (UIT-VSFC) Відгуки студентів. Коментарі 16,000 Текст Класифікація 1997 Nguyen et al.
Vietnamese Social Media Emotion Corpus (UIT-VSMEC) Коментарі користувачів у Facebook. Коментарі 6,927 Текст Класифікація 1997 Nguyen et al.
Vietnamese Open-domain Complaint Detection dataset (ViOCD) Коментарі користувачів у Facebook. Коментарі 5,485 Текст Класифікація 2021 Nguyen et al.

Новини

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
NYSK Dataset Англійські новини про справу щодо звинувачень у сексуальному насильстві проти колишнього директора МВФ Домініка Стросс-Кана. Відфільтровано та представлено у форматі XML. 10,421 XML, текст Аналіз настроїв, виділення теми 2013 Dermouche, M. et al.
The Reuters Corpus Volume 1 Великий корпус новин Reuters англійською мовою. Дрібнозерниста категоризація та коди тем. 810,000 Текст Класифікація, кластеризація, узагальнення 2002 Reuters
The Reuters Corpus Volume 2 Великий корпус новин Reuters кількома мовами. Дрібнозерниста категоризація та коди тем. 487,000 Текст Класифікація, кластеризація, узагальнення 2005 Reuters
Thomson Reuters Text Research Collection Великий корпус новин. Деталі не описані. 1,800,370 Текст Класифікація, кластеризація, узагальнення 2009 T. Rose et al.
Saudi Newspapers Corpus 31 030 арабських газетних статей. Вилучено метадані. 31,030 JSON Підведення підсумків, кластеризація 2015 M. Alhagri
RE3D (Relationship and Entity Extraction Evaluation Dataset) Entity and Relation позначені дані з різних новин та державних джерел. За підтримки Dstl Відфільтровано, категоризація за допомогою типів Baleen невідомо JSON Класифікація, сутність і розпізнавання відносин 2017 Dstl
Examiner Spam Clickbait Catalogue Приманки кліків, спам, заголовки з краудсорсингу з 2010 по 2015 рік Опублікувати дату та заголовки 3,089,781 CSV Кластеризація, події, настрої 2016 R. Kulkarni
ABC Australia News Corpus Весь корпус новин ABC Australia з 2003 по 2019 рік Опублікувати дату та заголовки 1,186,018 CSV Кластеризація, події, настрої 2020 R. Kulkarni
Worldwide News – Aggregate of 20K Feeds Тижневий знімок усіх онлайн-заголовків понад 20 мовами Час публікації, URL-адреса та заголовки 1,398,431 CSV Кластеризація, події, визначення мови 2018 R. Kulkarni
Reuters News Wire Headline 11 років подій із мітками часу, опублікованих у новинах Час публікації, текст заголовка 16,121,310 CSV НЛП, Комп'ютерна лінгвістика, Події 2018 R. Kulkarni
The Irish Times Ireland News Corpus Новини 24 років Ірландії з 1996 по 2019 рік Час публікації, категорія заголовка та текст 1,484,340 CSV НЛП, Комп'ютерна лінгвістика, Події 2020 R. Kulkarni
News Headlines Dataset for Sarcasm Detection Високоякісний набір даних із саркастичними та несаркастичними заголовками новин. Чистий, нормований текст 26,709 JSON НЛП, Комп'ютерна лінгвістика 2018 Rishabh Misra

Повідомлення

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Enron Email Dataset Електронні листи від співробітників Enron розбиті в папки. Вкладення видалено, недійсні адреси електронної пошти перетворені на user@enron.com або no_address@enron.com ~ 500,000 Текст Аналіз мережі, аналіз настроїв 2004 (2015) Klimt, B. and Y. Yang
Ling-Spam Dataset Корпус, що містить як легітимні листи, так і спам. Чотири версії корпусу щодо того, чи був увімкнений лемматизатор чи стоп-лист. 2,412 Ham 481 Spam Текст Класифікація 2000 Androutsopoulos, J. et al.
SMS Spam Collection Dataset Зібрані SMS-повідомлення зі спамом. Немає 5,574 Текст Класифікація 2011 T. Almeida et al.
Messages from 20 different newsgroups. Повідомлення з 20 різних груп новин. Немає 20,000 Текст Обробка природної мови 1999 T. Mitchell et al.
Spambase Dataset Спам електронних листів. Вилучено багато текстових функцій. 4,601 Текст Виявлення спаму, класифікація 1999 M. Hopkins et al.

Твіттер і твіти

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
MovieTweetings Набір даних рейтингу фільмів на основі загальнодоступних і добре структурованих твітів ~710,000 Текст Класифікація, регресія 2018 S. Dooms
Twitter100k Пари зображень і твітів 100,000 Текст і зображення Міжмедійний пошук 2017 Y. Hu, et al.
Sentiment140 Дані твітів за 2009 рік, включаючи оригінальний текст, мітку часу, користувача та настрої. Класифіковано за допомогою дистанційного спостереження від наявності смайлика в твіті. 1,578,627 Твіти, коми, розділені значення аналіз настроїв 2009 A. Go et al.
ASU Twitter Dataset Дані мережі Twitter, а не фактичні твіти. Показує зв’язки між великою кількістю користувачів. Немає 11 316 811 користувачів, 85 331 846 підключень Текст Кластеризація, аналіз графів 2009 R. Zafarani et al.
SNAP Social Circles: Twitter Database Великі дані мережі Twitter. Характеристики вузлів, кола та мережі его. 1,768,149 Текст Кластеризація, аналіз графів 2012 J. McAuley et al.
Twitter Dataset for Arabic Sentiment Analysis Арабські твіти. Зразки, позначені вручну як позитивні чи негативні. 2000 Текст Класифікація 2014 N. Abdulla
Buzz in Social Media Dataset Дані з Twitter і Tom's Hardware. Цей набір даних зосереджено на конкретних актуальних темах, які обговорюються на цих сайтах. Дані відображаються у вікні, щоб користувач міг спробувати передбачити події, які призвели до шуму в соціальних мережах. 140,000 Текст Регресія, класифікація 2013 F. Kawala et al.
Paraphrase and Semantic Similarity in Twitter (PIT) Цей набір даних зосереджується на тому, чи мають твіти (майже) однакове значення/інформацію чи ні. Маркування вручну. токенізацію, тегування частин мови та іменованих об’єктів 18,762 Текст Регресія, класифікація 2015 Xu et al.
Geoparse Twitter benchmark dataset Цей набір даних містить твіти під час різних новинних подій у різних країнах. Згадки про місцеположення, позначені вручну. до метаданих JSON додано анотації про місцезнаходження 6,386 Tweets, JSON Класифікація, вилучення інформації 2014 S.E. Middleton et al.
Dutch Social media collection Цей набір даних містить твіти про COVID-19, зроблені нідерландськими носіями або користувачами з Нідерландів. Дані були позначені машиною класифіковано за настрої, текст твітів і опис користувача, перекладений англійською. Вилучаються згадки про галузь 271,342 JSONL Настрої, класифікація з кількома мітками, машинний переклад 2020 Aaaksh Gupta, CoronaWhy

Діалоги

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
NPS Chat Corpus Публікації з вікових онлайн-чатів. Конфіденційність рук замаскована, позначена як частина мови та діалог-акт. ~ 500,000 XML НЛП, програмування, лінгвістика 2007 Forsyth, E., Lin, J., & Martell, C.
Twitter Triple Corpus A-B-A трійки витягнуто з Twitter. 4,232 Текст NLP 2016 Sordini, A. et al.
UseNet Corpus Повідомлення на форумі UseNet. Анонімні електронні листи та URL-адреси. Пропущені документи довжиною <500 слів або >500 000 слів, або які були <90% англійською. 7 billion Текст 2011 Shaoul, C., & Westbury C.
NUS SMS Corpus SMS-повідомлення, зібрані між двома користувачами, з аналізом часу. ~ 10,000 XML NLP 2011 KAN, M
Reddit All Comments Corpus Усі коментарі на Reddit (станом на 2015 рік). ~ 1.7 billion JSON НЛП, дослідження 2015 Stuck_In_the_Matrix
Ubuntu Dialogue Corpus Діалоги, витягнуті з потоку чату Ubuntu на IRC. 930 thousand dialogues, 7.1 million utterances CSV Dialogue Systems Research 2015 Lowe, R. et al.
Dialog State Tracking Challenge Проблеми відстеження стану діалогу 2 і 3 (DSTC2&3) були дослідницьким завданням, зосередженим на покращенні сучасного рівня відстеження стану мовних діалогових систем. Транскрипція розмовних діалогів з маркуванням DSTC2 contains ~3.2k calls – DSTC3 contains ~2.3k calls Json Відстеження стану діалогу 2014 Henderson, Matthew and Thomson, Blaise and Williams, Jason D

Інший текст

Назва Опис Обробка Розмір Формат Формат Створений Посилання Джерело
Web of Science Dataset Ієрархічні набори даних для класифікації тексту Немає 46,985 Текст класифікація,

Категоризація

2017 K. Kowsari et al.
Legal Case Reports Розгляд справ Федерального суду Австралії з 2006 по 2009 роки. Немає 4,000 Текст Підведення підсумків,

аналіз цитування

2012 F. Galgani et al.
Blogger Authorship Corpus Записи в блозі 19 320 людей із blogger.com. Блогер сам надає стать, вік, галузь та астрологічний знак. 681,288 Текст Аналіз настроїв, узагальнення, класифікація 2006 J. Schler et al.
Social Structure of Facebook Networks Великий набір даних соціальної структури Facebook. Немає Охоплено 100 коледжів Текст Аналіз мережі, кластеризація 2012 A. Traud et al.
Dataset for the Machine Comprehension of Text Розповіді та відповідні запитання для перевірки розуміння тексту. Немає 660 Текст Обробка природної мови, машинне розуміння 2013 M. Richardson et al.
The Penn Treebank Project Природний текст, анотований для мовної структури. Текст розбирається на семантичні дерева. ~ 1 млн слів Текст Обробка природної мови, узагальнення 1995 M. Marcus et al.
DEXTER Dataset Поставлене завдання – визначити за наведеними ознаками, які статті стосуються корпоративних придбань. Вилучені ознаки включають основи слів. Включені функції відволікача. 2600 Текст Класифікація 2008 Reuters
Google Books N-grams N-грами з дуже великого корпусу книг Немає 2,2 ТБ тексту Текст Класифікація, кластеризація, регресія 2011 Google
Personae Corpus Зібрано для експериментів із визначення авторства та передбачення особистості. Складається з 145 есе голландською мовою. Крім звичайних текстів наводяться синтаксично анотовані тексти. 145 Текст Класифікація, регресія 2008 K. Luyckx et al.
CNAE-9 Dataset Завдання на категоризацію для вільних текстових описів бразильських компаній. Вилучено частоту слів. 1080 Текст Класифікація 2012 P. Ciarelli et al.
Sentiment Labeled Sentences Dataset 3000 речень, позначених настроєм Настрої кожного речення вручну позначені як позитивні чи негативні. 3000 Текст Класифікація, аналіз настроїв 2015 D. Kotzias
BlogFeedback Dataset Набір даних для прогнозування кількості коментарів, які отримає публікація на основі функцій цієї публікації. Вилучено багато функцій кожного повідомлення. 60,021 Текст Регресія 2014 K. Buza
Stanford Natural Language Inference (SNLI) Corpus Підписи до зображень поєднуються з нещодавно створеними реченнями, щоб утворити суть, протиріччя або нейтральні пари. Мітки класів Entailment, синтаксичний аналіз за допомогою аналізатора Stanford PCFG 570,000 Текст Висновок природної мови/розпізнавання тексту 2015 S. Bowman et al.
DSL Corpus Collection (DSLCC) Багатомовна збірка коротких уривків публіцистичних текстів схожими мовами та діалектами. Немає 294,000 фраз Текст Розрізнення схожих мов 2017 Tan, Liling et al.
Urban Dictionary Dataset Корпус слів, голосів і визначень Імена користувачів анонімні 2,580,925 CSV НЛП, машинне розуміння 2016 May Anonymous
T-REx Реферати Вікіпедії узгоджені з сутностями Вікіданих Вирівнювання трійок Вікіданих з тезами Вікіпедії 11M вирівняні трійки JSON and NIF [3] НЛП, вилучення відносин 2018 H. Elsahar et al.
General Language Understanding Evaluation (GLUE) Тест із дев’яти завдань Різні ~1М речень і пар речень NLU 2018 Wang et al.
Contract Understanding Atticus Dataset (CUAD) (formerly known as Atticus Open Contract Dataset (AOK)) Набір даних юридичних договорів з багатими експертними анотаціями ~13 000 етикеток CSV and PDF Обробка природної мови, QnA 2021 The Atticus Project
Vietnamese Image Captioning Dataset (UIT-ViIC) В'єтнамський набір даних підписів зображень 19 250 підписів для 3 850 зображень CSV and PDF Обробка природної мови, комп’ютерний зір 2020 Lam et al.
Vietnamese Names annotated with Genders (UIT-ViNames) В’єтнамські назви з анотаціями статей 26 850 в’єтнамських повних імен із анотацією статі CSV Обробка природної мови 2020 To et al.
Vietnamese Constructive and Toxic Speech Detection Dataset (UIT-ViCTSD) В'єтнамський набір даних для виявлення конструктивної та токсичної мови 10 000 в'єтнамських користувачів прокоментували інтернет-газети в 10 доменах CSV Обробка природної мовиОбробка природної мови 2021 Nguyen et al.
The Pile Збірка кількох великих наборів даних із різноманітних і неструктурованих текстів Різні (видалення HTML і Javascript з веб-сайтів, видалення повторюваних речень) 825 ГіБ англійським текстом JSON Lines Обробка природної мови, передбачення тексту 2021 Gao et

Звукові дані

Ці набори даних складаються зі звуків і звукових функцій, які використовуються для таких завдань, як розпізнавання мовлення та синтез мовлення.

Мовлення

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Zero Resource Speech Challenge 2015 Спонтанне мовлення (англійська мова), Читана мова (Xitsonga). Немає, необроблені файли WAV. англійська: 5 год, 12 динаміків; Xitsonga: 2:30, 24 динаміки WAV (audio only) Неконтрольоване виявлення мовних властивостей/підрядних одиниць/одиниць слів 2015 Versteegh et al.
Parkinson Speech Dataset Багато записів людей із хворобою Паркінсона та без неї. Вилучено голосові характеристики, оцінка захворювання лікарем за уніфікованою шкалою оцінки хвороби Паркінсона. 1,040 Текст Класифікація, регресія 2013 B. E. Sakar et al.
Spoken Arabic Digits Розмовні арабські цифри з 44 чоловіків і 44 жінок. Часові ряди коефіцієнтів мел-частотного кепстру. 8,800 Текст Класифікація 2010 M. Bedda et al.
ISOLET Dataset Назви розмовних букв. Особливості, витягнуті зі звуків. 7797 Текст Класифікація 1994 R. Cole et al.
Japanese Vowels Dataset Дев'ять чоловіків, які говорять, вимовляли дві японські голосні підряд. Застосував до нього 12-градусний аналіз лінійного прогнозування, щоб отримати дискретно-часовий ряд з 12 коефіцієнтами кепстру. 640 Текст Класифікація 1999 M. Kudo et al.
Parkinson's Telemonitoring Dataset Багато записів людей із хворобою Паркінсона та без неї. Вилучено звукові характеристики. 5875 Текст Класифікація 2009 A. Tsanas et al.
TIMIT Записи 630 носіїв восьми основних діалектів американської англійської, кожен з яких читає десять фонетично насичених речень. Мовлення лексично і фонематично транскрибується. 6300 Текст Розпізнавання мовлення, класифікація. 1986 J. Garofolo et al.
Arabic Speech Corpus Корпус мовлення сучасної стандартної арабської мови (MSA) для одного мовця з фонетичними та орфографічними транскриптами, вирівняними на рівні фонем. Мовлення орфографічно і фонетично транскрибується з наголосами. ~1900 Текст, WAV Синтез мовлення, розпізнавання мовлення, вирівнювання корпусу, логопедія, освіта. 2016 N. Halabi
Common Voice Загальнодоступна база даних краудсорсингу в широкому діапазоні діалектів. Перевірка іншими користувачами. English: 1,118 hours MP3 з відповідними текстовими файлами Розпізнавання мови June 2017 (December 2019) Mozilla
LJSpeech Корпус англійських записів аудіокниг, які є загальнодоступними, розбитими на короткі кліпи за розділовими знаками. Перевірка якості, нормалізована транскрипція поряд з оригіналом. 13,100 CSV, WAV Синтез мовлення 2017 Keith Ito, Linda Johnson

Музика

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Geographic Origin of Music Data Set Звукові особливості музичних зразків з різних місць. Функції аудіо, отримані за допомогою програмного забезпечення MARSYAS. 1,059 Текст Географічна класифікація, кластеризація 2014 F. Zhou et al.
Million Song Dataset Звукові функції з мільйона різних пісень. Функції аудіо вилучено. 1M Текст Класифікація, кластеризація 2011 T. Bertin-Mahieux et al.
MUSDB18 Багатодоріжкові записи популярної музики Сирий звук 150 MP4, WAV Поділ джерел 2017 Z. Rafii et al.
Free Music Archive Аудіо під Creative Commons із 100 тисяч пісень (343 дні, 1TiB) з ієрархією із 161 жанру, метаданими, даними користувача, текстом у довільній формі. Функції необробленого звуку та аудіо. 106,574 Текст , MP3 Класифікація, рекомендація 2017 M. Defferrard et al.
Bach Choral Harmony Dataset Хоральні акорди Баха. Функції аудіо вилучено. 5665 Текст Класифікація 2014 D. Radicioni et al.

Інші звуки. Класифікація

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
UrbanSound Марковані звукозаписи звуків, таких як кондиціонери, автомобільні гудки та діти, які грають. Відсортовано по папках за класом подій, а також метаданими у файлі JSON та анотаціями у файлі CSV. 1,059 Звук

(WAV)

Класифікація 2014 J. Salamon et al.
AudioSet 10-секундні звукові фрагменти з відео YouTube та онтологія з понад 500 міток. 128-d PCA'd VGG-ish показує кожні 1 секунду. 2,084,320 Текстові (CSV) і файли TensorFlow Record Класифікація 2017 J. Gemmeke et al., Google
Bird Audio Detection challenge Аудіо зі станцій моніторингу навколишнього середовища, а також записи з краудсорсингу 17,000+ Класифікація 2016 (2018) Queen Mary University and IEEE Signal Processing Society
WSJ0 Hipster Ambient Mixtures Аудіо з WSJ0 змішано з шумом, записаним у районі затоки Сан-Франциско Кліпи з шумом, відповідні кліпам WSJ0 28,000 Звук(WAV) Розділення джерел звуку 2019 Wichern, G., et al., Whisper and MERL
Clotho 4981 звуковий зразок тривалістю від 15 до 30 секунд, кожен з яких має п’ять різних підписів довжиною від 8 до 20 слів. 24,905 Звук (WAV) та текст(CSV) Автоматичні субтитри 2020 K. Drossos, S. Lipping, and T. Virtanen

Дані сигналу

Набори даних, що містять інформацію про електричний сигнал, що вимагає певної обробки сигналу для подальшого аналізу.

Електричні

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створений Посилання Джерело
Witty Worm Dataset Набір даних із детальною інформацією про поширення хробака Witty та заражених комп’ютерів. Розділіть на загальнодоступний набір і обмежений набір, що містить більш конфіденційну інформацію, як-от заголовки IP і UDP. 55,909 IP addresses Текст Класифікація 2004 Center for Applied Internet Data Analysis
Cuff-Less Blood Pressure Estimation Dataset Очищені життєво важливі сигнали від пацієнтів, які можна використовувати для оцінки артеріального тиску. Життєві показники 125 Гц очищено. 12,000 Текст Класифікація, регресія 2015 M. Kachuee et al.
Gas Sensor Array Drift Dataset Вимірювання з 16 хімічних датчиків, використаних у моделюванні для компенсації дрейфу. Велика кількість наданих функцій. 13,910 Текст Класифікація 2012 A. Vergara
Servo Dataset Дані, що охоплюють нелінійні співвідношення, що спостерігаються в схемі сервопідсилювача. Наведено рівні різних компонентів як функції інших компонентів. 167 Текст Регресія 1993 K. Ullrich
UJIIndoorLoc-Mag Dataset База даних локалізації всередині приміщень для тестування внутрішніх систем позиціонування. Дані базуються на магнітному полі. Дано розділи на тренування та тести. 40,000 Текст Класифікація, регресія, кластеризація 2015 D. Rambla et al.
Sensorless Drive Diagnosis Dataset Електричні сигнали від двигунів з несправними компонентами. Вилучено статистичні ознаки. 58,508 Текст Класифікація 2015 M. Bator

Відстеження рух

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створенний Посилання Джерело
Wearable Computing: Classification of Body Postures and Movements (PUC-Rio) Люди, які виконують п’ять стандартних дій під час носіння трекерів руху. Немає 165,632 Текст Класифікація 2013 Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro
Gesture Phase Segmentation Dataset Функції, отримані з відео людей, які роблять різні жести. Вилучені функції спрямовані на вивчення фазової сегментації жестів. 9900 Текст Класифікація, кластеризація 2014 R. Madeo et a
Vicon Physical Action Data Set Dataset 10 звичайних і 10 агресивних фізичних дій, які вимірюють активність людини, яку відстежує 3D-трекер. Багато параметрів записує 3D трекер. 3000 Текст Класифікація 2011 T. Theodoridis
Daily and Sports Activities Dataset Дані датчиків двигуна для 19 щоденних і спортивних занять. Надано багато датчиків, без попередньої обробки сигналів. 9120 Текст Класифікація 2013 B. Barshan et al.
Human Activity Recognition Using Smartphones Dataset Дані гіроскопа та акселерометра від людей, які носять смартфони та виконують звичайні дії. Виконані дії позначаються, всі сигнали попередньо обробляються на наявність шуму. 10,299 Текст Класифікація 2012 J. Reyes-Ortiz et al.
Australian Sign Language Signs Австралійські знаки жестовою мовою, зняті рукавичками для відстеження руху. Немає 2565 Текст Класифікація 2002 M. Kadous
Weight Lifting Exercises monitored with Inertial Measurement Units П’ять варіантів вправи на скручування біцепса, що контролюються за допомогою IMU. Деякі статистичні дані, розраховані на основі необроблених даних. 39,242 Текст Класифікація 2013 W. Ugulino et al.
sEMG for Basic Hand movements Dataset Дві бази даних поверхневих електроміографічних сигналів 6 рухів рук. Немає 3000 Текст Класифікація 2014 C. Sapsanis et al.
REALDISP Activity Recognition Dataset Оцініть методи, що стосуються впливу зміщення датчика при розпізнаванні активності, що можна носити. Немає 1419 Текст Класифікація 2014 O. Banos et al.
Heterogeneity Activity Recognition Dataset Дані з кількох різних розумних пристроїв для людей, які виконують різні види діяльності. Немає 43,930,257 Текст Класифікація, кластеризація 2015 A. Stisen et al.
Indoor User Movement Prediction from RSS Data Тимчасові дані бездротової мережі, які можна використовувати для відстеження переміщення людей в офісі. Немає 13,197 Текст Класифікація 2016 D. Bacciu
PAMAP2 Physical Activity Monitoring Dataset 18 різних видів фізичних навантажень, які виконували 9 випробовуваних у 3 ІДУ. Немає 3,850,505 Текст Класифікація 2012 A. Reiss
OPPORTUNITY Activity Recognition Dataset Розпізнавання людської активності від датчиків, які можна носити, об’єкта та навколишнього середовища – це набір даних, розроблений для порівняння алгоритмів розпізнавання людської діяльності. Немає 2551 Текст Класифікація 2012 D. Roggen et al.
Real World Activity Recognition Dataset Розпізнавання людської діяльності за допомогою носових пристроїв. Розрізняє сім положень на корпусі пристрою та містить шість різних типів датчиків. Немає 3 150 000 (за датчик) Текст Класифікація 2016 T. Sztyler et al.
Toronto Rehab Stroke Pose Dataset Тривимірні оцінки пози людини (Kinect) пацієнтів із інсультом та здорових учасників, які виконують набір завдань за допомогою робота для реабілітації після інсульту. Немає 10 здорових людей і 9 людей, які пережили інсульт (3500–6000 кадрів на людину) CSV Класифікація 2017 E. Dolatabadi et al.
Corpus of Social Touch (CoST) 7805 жестів фіксують 14 різних жестів соціального дотику, виконаних 31 досліджуваним. Жести виконувались у трьох варіантах: ніжні, нормальні та грубі, на сітці датчика тиску, обмотаної навколо руки манекена. Здійснювані сенсорні жести сегментовані та позначені. 7805 зйомок жестів CSV Класифікація 2016 M. Jung et al.

Інші сигнали

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Wine Dataset Хімічний аналіз вин, вирощених в одному регіоні Італії, але отриманих з трьох різних сортів. Наведено 13 властивостей кожного вина 178 Текст Класифікація, регресія 1991 M. Forina et al.
Combined Cycle Power Plant Data Set Дані від різних датчиків на електростанції, яка працює протягом 6 років. Жодного 9568 Текст Регресія 2014 P. Tufekci et al.

Фізичні дані

Набори даних з фізичних систем.

Фізика високих енергій

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
HIGGS Dataset Моделювання Монте-Карло зіткнень прискорювачів частинок. Наведено 28 ознак кожного зіткнення. 11M Текст Класифікація 2014 D. Whiteson
HEPMASS Dataset Моделювання Монте-Карло зіткнень прискорювачів частинок. Мета – відокремити сигнал від шуму. Наведено 28 ознак кожного зіткнення. 10,500,000 Текст Класифікація 2016 D. Whiteson

Системи

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Yacht Hydrodynamics Dataset Продуктивність яхти на основі розмірів. Для кожної яхти надано шість функцій. 308 Текст Регресія 2013 R. Lopez
Robot Execution Failures Dataset 5 наборів даних, які зосереджені на збій роботи роботів у виконанні звичайних завдань. Цілочисельні функції, такі як крутний момент та інші вимірювання датчиків. 463 Текст Класифікація 1999 L. Seabra et al.
Pittsburgh Bridges Dataset Опис конструкції дається з точки зору кількох властивостей різних мостів. Наведено різні особливості мосту. 108 Текст Класифікація 1990 Y. Reich et al.
Automobile Dataset Дані про автомобілі, їх страховий ризик та нормовані збитки. Характеристики автомобіля вилучені. 205 Текст Регресія 1987 J. Schimmer et al.
Auto MPG Dataset Дані MPG для автомобілів. Наведено вісім особливостей кожного автомобіля. 398 Текст Регресія 1993 Carnegie Mellon University
Energy Efficiency Dataset Вимоги до опалення та охолодження наведені як функція параметрів будівлі. Параметри будівлі наведено. 768 Текст Класифікація, регресія 2012 A. Xifara et al.
Airfoil Self-Noise Dataset Серія аеродинамічних та акустичних випробувань дво- та тривимірних секцій лопаті аеродинамічного профілю. Наведено дані про частоту, кут атаки тощо. 1503 Текст Регресія 2014 R. Lopez
Challenger USA Space Shuttle O-Ring Dataset Спробуйте передбачити проблеми з ущільнювальними кільцями, враховуючи попередні дані Challenger. Наведено кілька особливостей кожного польоту, наприклад, температура запуску. 23 Текст Регресія 1993 D. Draper et al.
Statlog (Shuttle) Dataset Набори даних космічного човника NASA. Надано дев’ять ознак. 58,000 Текст Класифікація 2002 NASA

Астрономія

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задача Створення Посилання Джерело
Volcanoes on Venus – JARtool experiment Dataset Зображення Венери, отримані космічним кораблем Магеллан. Зображення позначаються людьми. not given Зображення Класифікація 1991 M. Burl
MAGIC Gamma Telescope Dataset Монте-Карло генерував події високої енергії гамма-частинок. Численні функції, отримані з моделювання. 19,020 Текст Класифікаціяion 2007 R. Bock
Solar Flare Dataset Вимірювання кількості певних типів сонячних спалахів, що відбуваються протягом 24 годин. Надано багато специфічних особливостей сонячних спалахів. 1389 Текст Розділення джерела звуку 1989 G. Bradshaw
CAMELS Multifield Dataset 2D-карти та 3D-сітки з тисяч N-тіл і найсучасніших гідродинамічних симуляцій, що охоплюють широкий діапазон значень космологічних і астрофізичних параметрів Кожна карта та сітка мають 6 космологічних та астрофізичних параметрів, пов’язаних з нею 405,000 2D maps and 405,000 3D grids 2D maps and 3D grids Регресія 2021 Francisco Villaescusa-Navarro et al.

Наука про Землю

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Volcanoes of the World Дані про виверження вулканів для всіх відомих вулканічних подій на Землі. Наведено такі деталі, як регіон, субрегіон, тектонічні умови, домінуючий тип гірських порід. 1535 Текст Регресія, класифікація 2013 E. Venzke et al.
Seismic-bumps Dataset Сейсмічна діяльність на вугільній шахті. Сейсмічна активність була класифікована як небезпечна чи ні. 2584 Текст Класифікація 2013 M. Sikora et al.
CAMELS-US Набір гідрологічних даних водозбору з гідрометеорологічними хронометражами та різними атрибутами див. Посилання 671 CSV, Text, Shapefile Регресія 2017 N. Addor et al. / A. Newman et al.
CAMELS-Chile Набір гідрологічних даних водозбору з гідрометеорологічними хронометражами та різними атрибутами див. Посилання 516 CSV, Text, Shapefile Регресія 2018 C. Alvarez-Garreton et al.
CAMELS-Brazil Набір гідрологічних даних водозбору з гідрометеорологічними хронометражами та різними атрибутами див. Посилання 897 CSV, Text, Shapefile Регресія 2020 V. Chagas et al.
CAMELS-GB Набір гідрологічних даних водозбору з гідрометеорологічними хронометражами та різними атрибутами див. Посилання 671 CSV, Text, Shapefile Регресія 2020 G. Coxon et al.
CAMELS-Australia Набір гідрологічних даних водозбору з гідрометеорологічними хронометражами та різними атрибутами див. Посилання 222 CSV, Text, Shapefile Регресія 2021 K. Fowler et al.
LamaH-CE Набір гідрологічних даних водозбору з гідрометеорологічними хронометражами та різними атрибутами див. Посилання 859 CSV, Text, Shapefile Регресія 2021 C. Klingler et al.

Інші фізичні

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створений Посилання Джерело
Concrete Compressive Strength Dataset Набір даних про властивості бетону та міцність на стиск. Для кожного зразка надано дев’ять ознак. 1030 Текст Регресія 2007 I. Yeh
Concrete Slump Test Dataset Осадка бетону наведена з точки зору властивостей. Наведені характеристики бетону, такі як летюча зола, вода тощо. 103 Текст Регресія 2009 I. Yeh
Musk Dataset Спрогнозуйте, чи буде молекула, враховуючи особливості, мускусом чи немускусом. Для кожної молекули наведено 168 ознак. 6598 Текст Класифікація 1994 Arris Pharmaceutical Corp.
Steel Plates Faults Dataset Сталеві пластини 7 різних типів. Для кожного зразка наведено 27 ознак. 1941 Текст Класифікація 2010 Semeion Research Center

Біологічні дані

Набори даних з біологічних систем.

Соціальні

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Synthetic Fundus Dataset Фотореалістичні зображення сітківки та сегментації судин. Публічний домен. 2500 зображень з роздільністю 1500*1152 пікселів, корисних для сегментації та класифікації вен і артерій на одному фоні. 2500 Зображення Класифікація, сегментація 2020 C. Valenti et al.
EEG Database Дослідження для вивчення корелятів ЕЕГ генетичної схильності до алкоголізму. Вимірювання за допомогою 64 електродів, розміщених на шкірі голови, відбираються при частоті 256 Гц (епоха 3,9 мс) протягом 1 секунди. 122 Текст Класифікація 1999 H. Begleiter
P300 Interface Dataset Дані від дев’яти суб’єктів, зібрані за допомогою інтерфейсу «мозок-комп’ютер» на основі P300 для суб’єктів з обмеженими можливостями. Розділіть на чотири заняття для кожного предмета. Дано код MATLAB. 1,224 Текст Класифікація 2008 U. Hoffman et al.
Heart Disease Data Set Приписують пацієнтів із серцевими захворюваннями та без них. 75 атрибутів, наданих для кожного пацієнта з деякими відсутніми значеннями. 303 Текст Класифікація 1988 A. Janosi et al.
Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Dataset Набір даних про особливості утворення грудей. Діагноз ставить лікар. Наведено 10 ознак для кожного зразка. 569 Текст Класифікація 1995 W. Wolberg et al.
National Survey on Drug Use and Health Широкомасштабне дослідження здоров'я та вживання наркотиків у Сполучених Штатах. Немає 55,268 Текст Класифікація, регресія 2012 United States Department of Health and Human Services
Lung Cancer Dataset Набір даних про рак легенів без визначення атрибутів Для кожного випадку наведено 56 ознак 32 Текст Класифікація 1992 Z. Hong et al.
Arrhythmia Dataset Дані для групи пацієнтів, з яких у деяких спостерігається серцева аритмія. 276 функцій для кожного екземпляра. 452 Текст Класифікація 1998 H. Altay et al.
Diabetes 130-US hospitals for years 1999–2008 Dataset Дані про реадмісію за 9 років у 130 американських лікарнях для пацієнтів з цукровим діабетом. Наведено багато особливостей кожної реадмісії. 100,000 Текст Класифікація, кластеризація 2014 J. Clore et al.
Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset Характеристики, отримані із зображень очей з діабетичною ретинопатією та без неї. Вилучено ознаки та діагностовано умови. 1151 Текст Класифікація 2014 B. Antal et al.
Diabetic Retinopathy Messidor Dataset Методи оцінки методів сегментації та індексації в області офтальмології сітківки (MESSIDOR) Характеризує ступінь ретинопатії та ризик розвитку макулярного набряку 1200 Зображення, текст Класифікація, сегментація 2008 Messidor Project
Liver Disorders Dataset Дані для людей із захворюваннями печінки. Для кожного пацієнта наведено сім біологічних ознак. 345 Текст Класифікація 1990 Bupa Medical Research Ltd.
Thyroid Disease Dataset 10 баз даних пацієнтів із захворюваннями щитовидної залози. Немає 7200 Текст Класифікація 1987 R. Quinlan
Mesothelioma Dataset Дані пацієнтів з мезотеліомою. Наведено велику кількість особливостей, включаючи вплив азбесту. 324 TextТекст Класифікація2016 A. Tanrikulu et al.
Parkinson's Vision-Based Pose Estimation Dataset 2D оцінки пози людини пацієнтів з хворобою Паркінсона, які виконують різноманітні завдання. Тремтіння камери вилучено з траєкторій. 134 Текст Класифікація, регресія 2017 M. Li et al.
KEGG Metabolic Reaction Network (Undirected) Dataset Мережа метаболічних шляхів. Дано мережу реакцій і мережу відношень. Наведено детальні характеристики для кожного вузла мережі та шляху. 65,554 Текст Класифікація, кластеризація, регресія 2011 M. Naeem et al.
Modified Human Sperm Morphology Analysis Dataset (MHSMA) Зображення сперми людини 235 пацієнтів з чоловічим фактором безпліддя, позначені для нормальної або аномальної сперматозоїди акросоми, головки, вакуолі та хвоста. Обрізаний навколо однієї головки сперматозоїда. Нормалізоване збільшення. Створено розділи для навчання, перевірки та тестування. 1,540 .npy files Класифікація 2019 S. Javadi and S.A. Mirroshandel

Тварини

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Abalone Dataset Фізичні вимірювання вушка. Також вказано погодні умови та місце розташування Немає 4177 Текст Регресія 1995 Marine Research Laboratories – Taroona
Zoo Dataset Штучний набір даних, що охоплює 7 класів тварин. Тварини поділяються на 7 категорій, для кожної наведені особливості. 101 Текст Класифікація 1990 R. Forsyth
Demospongiae Dataset Дані про морських губках. 503 губки класу Demosponge описуються різними ознаками. 503 Текст Класифікація 2010 E. Armengol et al.
Farm animals data Інвентаризація даних PLF (корови, свині; розташування, прискорення тощо). Марковані набори даних. Список постійно оновлюється Текст Класифікація 2020 V. Bloch
Splice-junction Gene Sequences Dataset Послідовності генів з’єднання приматів (ДНК) з асоційованою недосконалою теорією домену. Немає 3190 Текст Класифікація 1992 G. Towell et al.
Mice Protein Expression Dataset Рівні експресії 77 білків виміряли в корі головного мозку мишей. Немає 1080 Текст Класифікація, кластеризація 2015 C. Higuera et al.

Гибкий

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
UCI Mushroom Dataset Ознаки та класифікація грибів Наведено багато властивостей кожного гриба. 8124 Текст Класифікація 1987 J. Schlimmer
Secondary Mushroom Dataset Ознаки та класифікація грибів Змодельовані дані з більших і реалістичніших первинних записів грибів. Повністю відтворюваний. 61069 Текст Класифікація 2020 D. Wagner et al.

Рослини

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Forest Fires Dataset Лісові пожежі та їх властивості. Вилучено 13 ознак кожної пожежі. 517 Текст Регресія 2008 P. Cortez et al.
Iris Dataset Три типи ірисів описуються 4 різними ознаками. Немає 150 Текст Класифікація 1936 R. Fisher
Plant Species Leaves Dataset Шістнадцять зразків листя кожного із ста видів рослин. Дано дескриптор форми, дрібномасштабне поле та гістограми текстури. 1600 Текст Класифікація 2012 J. Cope et al.
Soybean Dataset База даних хворих рослин сої. Наведено 35 ознак для кожної рослини. Рослини поділяються на 19 категорій. 307 Текст Класифікація 1988 R. Michalski et al.
Seeds Dataset Вимірювання геометричних властивостей ядер трьох різних сортів пшениці. Немає 210 Текст Класифікація, кластеризація 2012 Charytanowicz et al.
Covertype Dataset мДані для прогнозування типу лісистості суворо на основі картографічних змінних. Наведено багато географічних об’єктів. 581,012 Текст Класифікація 1998 J. Blackard et al.
Abscisic Acid Signaling Network Dataset Дані для мережі сигналізації заводу. Мета – визначити набір правил, які керують мережею. Немає 300 Текст Причинно-відкриття 2008 J. Jenkens et al.
Folio Dataset 20 фотографій листя для кожного з 32 видів. Немає 637 Зображення, текст Класифікація, виявлення 2015 T. Munisami et al.
Oxford Flower Dataset Набір даних квітів 17 категорії. Розділи поїздів/тестів, позначені зображення, 1360 Зображення, текст Класифікація 2006 M-E Nilsback et al.
Plant Seedlings Dataset Набір даних 12 категорії саджанців рослин. Марковані зображення, сегментовані зображення,Марковані зображення, сегментовані зображення, 5544 Зображення Класифікація, виявлення 2017 Giselsson et al.
Fruits 360 dataset База даних із зображеннями 120 фруктів і овочів. 100x100 пікселів, білий фон. 82213 Зображення(jpg) Класифікація 2017–2019 Mihai Oltean, Horea Muresan

Мікроб

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Ecoli Dataset Місця локалізації білків. Наведено різні особливості місць локалізації білків. 336 Текст Класифікація 1996 K. Nakai et al.
MicroMass Dataset Ідентифікація мікроорганізмів за даними мас-спектрометрії. Різні функції мас-спектрометра. 931 Текст Класифікація 2013 P. Mahe et al.
Yeast Dataset Прогнозування клітинної локалізації білків. Вісім функцій наведено для кожного випадку. 1484 Текст Класифікація 1996 K. Nakai et al.

Відкриття наркотиків

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Tox21 Dataset Прогнозування результатів біологічних аналізів. Наведено хімічні дескриптори молекул 12707 Текст Класифікація 2016 A. Mayr et al.

Дані про аномалії

Dataset Name Brief description Preprocessing Instances Format Default Task Created (updated) Reference Creator
Numenta Anomaly Benchmark (NAB) Дані впорядковані, з мітками часу, однозначні метрики. Усі файли даних містять аномалії, якщо не зазначено інше. Немає 50+ files Значення, розділені комами Виявлення аномалій 2016 (постійно оновлюється) Numenta
Skoltech Anomaly Benchmark (SKAB) Кожен файл представляє один експеримент і містить одну аномалію. Набір даних являє собою багатоваріантний часовий ряд, зібраний із датчиків, встановлених на тестовому стенді. Є дві розмітки для проблем виявлення викидів (точкові аномалії) та виявлення точок змін (колективні аномалії). 30+ files (v0.9) Значення, розділені комами Виявлення аномалій 2020 (постійно оновлюється) Iurii D. Katser and Vyacheslav O. Kozitsin
On the Evaluation of Unsupervised Outlier Detection: Measures, Datasets, and an Empirical Study Більшість файлів даних адаптовано з даних репозитарію машинного навчання UCI, деякі зібрані з літератури. обробляються відсутні значення, лише числові атрибути, різні відсотки аномалій, мітки 1000+ files ARFF Виявлення аномалій 2016 (можливо, оновлено новими наборами даних та/або результатами) Campos et al.

Відповіді на питання

Цей розділ містить набори даних, які мають справу зі структурованими даними.

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
DBpedia Neural Question Answering (DBNQA) Dataset Велика колекція Question to SPARQL, спеціально розроблена для відповіді на нейронні запитання відкритого домену через базу знань DBpedia. Цей набір даних містить велику колекцію відкритих шаблонів Neural SPARQL та екземплярів для навчання машин Neural SPARQL; він був попередньо оброблений напівавтоматичними інструментами анотації, а також трьома експертами SPARQL. 894,499 Пари питання-запит Відповідь на запитання 2018 Hartmann, Soru, and Marx et al.
Vietnamese Question Answering Dataset (UIT-ViQuAD) Велика колекція в'єтнамських питань для оцінки моделей MRC. Цей набір даних містить понад 23 000 створених людьми пар питань і відповідей на основі 5 109 уривків із 174 в’єтнамських статей з Вікіпедії. 23,074 Пари питання-запит Відповідь на запитання 2020 Nguyen et al.
Vietnamese Multiple-Choice Machine Reading Comprehension Corpus(ViMMRC) Колекція в’єтнамських питань з кількома відповідями для оцінки моделей MRC. Цей корпус включає 2783 в’єтнамські запитання з кількома відповідями. 2,783 Пари питання-запит Відповідь на запитання/Машинне розуміння прочитаного 2020 Nguyen et al.

Багатоваріантні дані

Набори даних, що складаються з рядків спостережень і стовпців атрибутів, що характеризують ці спостереження. Зазвичай використовується для регресійного аналізу або класифікації, але можуть використовуватися й інші типи алгоритмів. Цей розділ містить набори даних, які не вписуються в вищезазначені категорії.

Фінанси

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Dow Jones Index Щотижневі дані запасів за І-ІІ квартали 2011 року. Розраховані значення включали такі, як відсоткова зміна та лаги. 750 Значення, розділені комами Класифікація, регресія, часові ряди 2014 M. Brown et al.
Statlog (Australian Credit Approval) Заявки на кредитні картки прийняті або відхилені та атрибути програми. Назви атрибутів видаляються, а також ідентифікаційна інформація. Фактори були перемарковані. 690 Значення, розділені комами Класифікація 1987 R. Quinlan
eBay auction data Дані аукціону з різних об’єктів eBay.com на аукціонах різної тривалості Містить усі ставки, ідентифікатор ставки, час ставок та ціни відкриття. ~ 550 Текст Регресія, класифікація 2012 G. Shmueli et al.
Statlog (German Credit Data) Бінарна класифікація кредиту на «хороша» або «погана» з багатьма ознаками Наведено різні фінансові особливості кожної людини. 690 Текст Класифікація 1994 H. Hofmann
Bank Marketing Dataset Дані великої маркетингової кампанії, проведеної великим банком. Наведено багато атрибутів клієнтів, до яких звертаються. Якщо клієнт підписався на банк також надається. 45,211 Текст Класифікація 2012 S. Moro et al.
Istanbul Stock Exchange Dataset Декілька фондових індексів відстежувалися майже два роки. Немає 536 Текст Класифікація, регресія 2013 O. Akbilgic
Default of Credit Card Clients Дані про дефолт для тайванських кредиторів. Для кожного облікового запису надаються різні функції. 30,000 Текст Класифікація 2016 I. Yeh

Погода

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створенная Посилання Джерело
Cloud DataSet Дані про 1024 різних хмарах. Вилучено характеристики зображення. 1024 Текст Класифікація, кластеризація 1989 P. Collard
El Nino Dataset Океанографічні та приземні метеорологічні показання, отримані з серії буїв, розташованих по всій екваторіальній частині Тихого океану. На кожному буї вимірюється 12 погодних атрибутів. 178080 Текст Регресія 1999 Pacific Marine Environmental Laboratory
Greenhouse Gas Observing Network Dataset Часовий ряд концентрацій парникових газів у 2921 осередку сітки в Каліфорнії створений за допомогою моделювання погоди. Немає 2921 Текст Регресія 2015 D. Lucas
Atmospheric CO2 from Continuous Air Samples at Mauna Loa Observatory Безперервні проби повітря на Гаваях, США. 44 роки рекордів. Немає 44 years Текст Регресія 2001 Mauna Loa Observatory
Ionosphere Dataset Радарні дані з іоносфери. Завдання — розділити на хороші та погані результати радіолокації. Немає 351 Текст Класифікація 1989 Johns Hopkins University
Ozone Level Detection Dataset Два набори даних про рівень озону на землі. Надано багато функцій, включаючи погодні умови на момент вимірювання. 2536 Текст Класифікація 2008 K. Zhang et al.

Перепис населення

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створенная Посилання Джерело
Adult Dataset Дані перепису 1994 року, що містять демографічні ознаки дорослих та їхні доходи. Очищено та анонімно. 48,842 Значення, розділені комами Класифікація 1996 United States Census Bureau
Census-Income (KDD) Зважені дані перепису з поточних опитувань населення 1994 та 1995 років. Розділіть на навчальні та тестові набори. 299,285 Значення, розділені комами Класифікація 2000 United States Census Bureau
IPUMS Census Database Дані перепису з районів Лос-Анджелеса та Лонг-Біч. Немає 256,932 Текст Класифікація, регресія 1999 IPUMS
US Census Data 1990 Часткові дані перепису населення США 1990 року. Результати рандомізовані та вибрані корисні атрибути. 2,458,285 Текст Класифікація, регресія 1990 United States Census Bureau

Транзит

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Bike Sharing Dataset Погодинний і добовий підрахунок прокату велосипедів у великому місті. Надано багато функцій, включаючи погоду, тривалість подорожі тощо. 17,389 Текст Регресія 2013 H. Fanaee-T
New York City Taxi Trip Data Дані про подорожі жовтих і зелених таксі в Нью-Йорку. Вказує місця посадки та висадки, тарифи та інші деталі поїздок. 6 years Текст Класифікація, кластеризація 2015 New York City Taxi and Limousine Commission
Taxi Service Trajectory ECML PKDD Траєкторії всіх таксі у великому місті. Надано багато функцій, включаючи точки початку та зупинки. 1,710,671 Текст Кластеризація, причинно-наслідкове відкриття 2015 M. Ferreira et al.
METR-LA Швидкість від петлеві детекторів на шосе округу Лос-Анджелес.. Середня швидкість за 5 хвилин. 7 094 304 з 207 датчиків і 34 272 кроків Значення, розділені комами Регресія, прогнозування 2014 Jagadish et al.
PeMS Швидкість, потік, зайнятість та інші показники від петлевих детекторів та інших датчиків на автостраді штату Каліфорнія, США. Показник зазвичай зводиться до середнього з 5-хвилинними часовими кроками. 39 000 індивідуальних детекторів, кожен із яких містить ряди часу Значення, розділені комами Регресія, прогнозування, прогнозування, інтерполяція (оновлено в режимі реального часу) California Department of Transportation

Інтернет

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Webpages from Common Crawl 2012 Велика колекція веб-сторінок і спосіб їх з’єднання за допомогою гіперпосилань Немає 3.5B Текст кластеризація, класифікація 2013 V. Granville
Internet Advertisements Dataset Набір даних для прогнозування того, чи є дане зображення рекламою чи ні. Функції кодують геометрію оголошень і фраз, що зустрічаються в URL-адресі. 3279 Текст Класифікація 1998 N. Kushmerick
Internet Usage Dataset Загальна демографічна характеристика користувачів Інтернету. Немає 10,104 Текст Класифікація, кластеризація 1999 D. Cook
URL Dataset 120 днів URL-адрес великої конференції. Наведено багато функцій кожної URL-адреси. 2,396,130 Текст Класифікація 2009 J. Ma
Phishing Websites Dataset Набір даних фішингових веб-сайтів. MНаведено багато функцій кожного сайту. 2456 Текст Класифікація 2015 R. Mustafa et al.
Online Retail Dataset Онлайн-транзакції для британського інтернет-магазину. Дані деталі кожної транзакції. 541,909 Текст Класифікація, кластеризація 2015 D. Chen
Freebase Simple Topic Dump Freebase — це онлайн-інструмент структурування всіх людських знань. Теми з Freebase були вилучені. багато Текст Класифікація, кластеризація 2011 Freebase
Farm Ads Dataset Текст реклами ферми з сайтів. Надається бінарне схвалення або відхилення власниками вмісту. Розраховані SVMlight розріджені вектори текстових слів в оголошеннях. 4143 Текст Класифікація 2011 C. Masterharm et al.

Ігри

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Poker Hand Dataset 5 карткових рук із стандартної колоди з 52 карт. Надаються атрибути кожної руки, включаючи покерні руки, утворені картами, які вона містить. 1,025,010 Текст Регресія, класифікація 2007 R. Cattral
Connect-4 Dataset Містить усі дозволені 8-шарові позиції в грі Connect-4, в якій жоден із гравців ще не виграв і в якій наступний хід не вимушений. Немає 67,557 Текст Класифікація 1995 J. Tromp
Chess (King-Rook vs. King) Dataset База даних фіналу для білого короля та лади проти чорного короля. Немає 28,056 Текст Класифікація 1994 M. Bain et al.
Chess (King-Rook vs. King-Pawn) Dataset King+Rook versus King+Pawn on a7. Немає 3196 Текст Класифікація 1989 R. Holte
Tic-Tac-Toe Endgame Dataset Бінарна класифікація умов виграшу в хрестики-нулики. Немає 958 Текст Класифікація 1991 D. Aha

Інші багатоваріантості

Назва Опис Обробка Розмір Формат Задачі Створення Посилання Джерело
Housing Data Set Середні значення будинку в Бостоні з пов’язаними атрибутами будинку та району. Немає 506 Текст Регресія 1993 D. Harrison et al.
The Getty Vocabularies структурована термінологія художньої та іншої матеріальної культури, архівні матеріали, візуальні сурогати та бібліографічні матеріали. Немає багато Текст Класифікація 2015 Getty Center
Yahoo! Front Page Today Module User Click Log Журнал кліків користувача для статей новин, які відображаються на вкладці "Вибрані" модуля Today на Yahoo! Титульна сторінка. Сумісний аналіз з білінійною моделлю. 45 811 883 відвідування користувачів Текст Регресія, кластеризація 2009 Chu et al.
British Oceanographic Data Centre Біологічні, хімічні, фізичні та геофізичні дані для океанів. Відстежено 22 тис. змінних. Різні. 22 тис. змінних, багато екземплярів Текст Регресія, кластеризація 2015 British Oceanographic Data Centre
Congressional Voting Records Dataset Дані голосування всіх представників США з 16 питань. Детально записуються про використання програм кожним користувачем. 435 Текст Класифікація 1987 J. Schlimmer
Entree Chicago Recommendation Dataset Запис взаємодії користувачів із системою рекомендацій Entree Chicago. Детально записуються дані про використання програми кожним користувачем. 50,672 Текст Регресія, рекомендація 2000 R. Burke
Insurance Company Benchmark (COIL 2000) Інформація про клієнтів страхової компанії. Багато функцій кожного клієнта та послуг, якими вони користуються. 9,000 Текст Регресія, класифікація 2000 P. van der Putten
Nursery Dataset Дані від абітурієнтів до дитячих садків. Включаються дані про сім'ю заявника та різні інші фактори. 12,960 Текст Класифікація 1997 V. Rajkovic et al.
University Dataset Дані, що описують атрибути великої кількості університетів. Немає 285 Текст Класифікація, кластеризація 1988 S. Sounders et al.
Blood Transfusion Service Center Dataset Дані центру переливання крові. Надає дані про швидкість повернення донорів, частоту тощо. Немає 748 Текст Класифікація 2008 I. Yeh
Record Linkage Comparison Patterns Dataset Великий набір записів. Завдання — зв’язати між собою відповідні записи. Процедура блокування застосовується для вибору лише певних пар записів. 5,749,132 Текст Класифікація 2011 University of Mainz
Nomao Dataset Nomao збирає дані про місця з багатьох різних джерел. Завдання — виявити предмети, які описують одне й те саме місце. Позначені копії. 34,465 Текст Класифікація 2012 Nomao Labs
Movie Dataset Дані для 10 000 фільмів. Для кожного фільму надано кілька функцій. 10,000 Текст Класифікація, кластеризація 1999 G. Wiederhold
Open University Learning Analytics Dataset Інформація про студентів та їх взаємодію з віртуальним навчальним середовищем. Жодного ~ 30,000 Текст Класифікація, кластеризація, регресія 2015 J. Kuzilek et al.
Mobile phone records Телекомунікаційна діяльність та взаємодії Агрегація за клітинками географічної сітки та кожні 15 хвилин. великий Текст Класифікація, кластеризація, регресія 2015 G. Barlacchi et al.



Примітки

  1. Phillips, P. Jonathon, et al. "The FERET database and evaluation procedure for face-recognition algorithms." Image and vision computing 16.5 (1998): 295-306.
  2. Wiskott, Laurenz, et al. "Face recognition by elastic bunch graph matching."Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 19.7 (1997): 775-779.
  3. Sim, Terence, Simon Baker, and Maan Bsat. "The CMU pose, illumination, and expression (PIE) database." Automatic Face and Gesture Recognition, 2002. Proceedings. Fifth IEEE International Conference on. IEEE, 2002.
  4. Schroff, Florian, et al. "Pose, illumination and expression invariant pairwise face-similarity measure via doppelgänger list comparison."Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.
  5. Grgic, Mislav, Kresimir Delac, and Sonja Grgic. "SCface–surveillance cameras face database." Multimedia tools and applications 51.3 (2011): 863-879.
  6. Wallace, Roy, et al. "Inter-session variability modelling and joint factor analysis for face authentication." Biometrics (IJCB), 2011 International Joint Conference on. IEEE, 2011.
  7. Schroff, Florian, Dmitry Kalenichenko, and James Philbin. "Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015.
  8. Wolf, Lior, Tal Hassner, and Itay Maoz. "Face recognition in unconstrained videos with matched background similarity." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on. IEEE, 2011.
  9. Shen, Jie, et al. "The first facial landmark tracking in-the-wild challenge: Benchmark and results." 2015 IEEE International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW). IEEE, 2015.
  10. de Almeida Freitas, Fernando, et al. "Grammatical Facial Expressions Recognition with Machine Learning." FLAIRS Conference. 2014.
  11. Mitchell, Tom M. "Machine learning. WCB." (1997).
  12. Xiaofeng He and Partha Niyogi. Locality Preserving Projections. NIPS. 2003.
  13. Georghiades, A. "Yale face database." Center for computational Vision and Control at Yale University, http://cvc. yale. edu/projects/yalefaces/yalefa 2 (1997).
  14. Nguyen, Duy, et al. "Real-time face detection and lip feature extraction using field-programmable gate arrays." Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Transactions on 36.4 (2006): 902-912.
  15. Kanade, Takeo, Jeffrey F. Cohn, and Yingli Tian. "Comprehensive database for facial expression analysis." Automatic Face and Gesture Recognition, 2000. Proceedings. Fourth IEEE International Conference on. IEEE, 2000.
  16. Zeng, Zhihong, et al. "A survey of affect recognition methods: Audio, visual, and spontaneous expressions." Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 31.1 (2009): 39-58.
  17. Ng, Hong-Wei, and Stefan Winkler. "A data-driven approach to cleaning large face datasets." Image Processing (ICIP), 2014 IEEE International Conference on. IEEE, 2014.
  18. RoyChowdhury, Aruni; Lin, Tsung-Yu; Maji, Subhransu; Learned-Miller, Erik (2015). One-to-many face recognition with bilinear CNNs. arXiv:1506.01342 [cs.CV].
  19. Jesorsky, Oliver, Klaus J. Kirchberg, and Robert W. Frischholz. "Robust face detection using the hausdorff distance." Audio-and video-based biometric person authentication. Springer Berlin Heidelberg, 2001.
  20. Huang, Gary B., et al. Labeled faces in the wild: A database for studying face recognition in unconstrained environments. Vol. 1. No. 2. Technical Report 07-49, University of Massachusetts, Amherst, 2007.
  21. Bhatt, Rajen B., et al. "Efficient skin region segmentation using low complexity fuzzy decision tree model." India Conference (INDICON), 2009 Annual IEEE. IEEE, 2009.
  22. Lingala, Mounika, et al. "Fuzzy logic color detection: Blue areas in melanoma dermoscopy images." Computerized Medical Imaging and Graphics 38.5 (2014): 403-410.
  23. Maes, Chris, et al. "Feature detection on 3D face surfaces for pose normalisation and recognition." Biometrics: Theory Applications and Systems (BTAS), 2010 Fourth IEEE International Conference on. IEEE, 2010.
  24. Savran, Arman, et al. "Bosphorus database for 3D face analysis." Biometrics and Identity Management. Springer Berlin Heidelberg, 2008. 47-56.
  25. Heseltine, Thomas, Nick Pears, and Jim Austin. "Three-dimensional face recognition: An eigensurface approach." Image Processing, 2004. ICIP'04. 2004 International Conference on. Vol. 2. IEEE, 2004.
  26. Ge, Yun, et al. "3D Novel Face Sample Modeling for Face Recognition."Journal of Multimedia 6.5 (2011): 467-475.
  27. Wang, Yueming, Jianzhuang Liu, and Xiaoou Tang. "Robust 3D face recognition by local shape difference boosting." Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 32.10 (2010): 1858–1870.
  28. Zhong, Cheng, Zhenan Sun, and Tieniu Tan. "Robust 3D face recognition using learned visual codebook." Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. CVPR'07. IEEE Conference on. IEEE, 2007.
  29. Zhao, G., Huang, X., Taini, M., Li, S. Z., & Pietikäinen, M. (2011). Facial expression recognition from near-infrared videos. Image and Vision Computing, 29(9), 607-619.
  30. Soyel, Hamit, and Hasan Demirel. "Facial expression recognition using 3D facial feature distances." Image Analysis and Recognition. Springer Berlin Heidelberg, 2007. 831-838.
  31. Bowyer, Kevin W., Kyong Chang, and Patrick Flynn. "A survey of approaches and challenges in 3D and multi-modal 3D+ 2D face recognition." Computer vision and image understanding 101.1 (2006): 1-15.
  32. Tan, Xiaoyang, and Bill Triggs. "Enhanced local texture feature sets for face recognition under difficult lighting conditions." Image Processing, IEEE Transactions on 19.6 (2010): 1635–1650.
  33. Mousavi, Mir Hashem, Karim Faez, and Amin Asghari. "Three dimensional face recognition using SVM classifier." Computer and Information Science, 2008. ICIS 08. Seventh IEEE/ACIS International Conference on. IEEE, 2008.
  34. Amberg, Brian, Reinhard Knothe, and Thomas Vetter. "Expression invariant 3D face recognition with a morphable model." Automatic Face & Gesture Recognition, 2008. FG'08. 8th IEEE International Conference on. IEEE, 2008.
  35. İrfanoğlu, M. O., Berk Gökberk, and Lale Akarun. "3D shape-based face recognition using automatically registered facial surfaces." Pattern Recognition, 2004. ICPR 2004. Proceedings of the 17th International Conference on. Vol. 4. IEEE, 2004.
  36. Beumier, Charles, and Marc Acheroy. "Face verification from 3D and grey level clues." Pattern recognition letters 22.12 (2001): 1321–1329.
  37. Patron-Perez, Alonso; Marszalek, Marcin; Reid, Ian; Zisserman, Andrew (2012-12). Structured Learning of Human Interactions in TV Shows. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Т. 34, № 12. с. 2441—2453. doi:10.1109/TPAMI.2012.24. ISSN 1939-3539. Процитовано 20 травня 2022.
  38. Ofli, Ferda; Chaudhry, Rizwan; Kurillo, Gregorij; Vidal, Rene; Bajcsy, Ruzena (2013-01). Berkeley MHAD: A comprehensive Multimodal Human Action Database. 2013 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV). IEEE. doi:10.1109/wacv.2013.6474999. Процитовано 20 травня 2022.
  39. N.Z.), Asian Conference on Pattern Recognition (5th : 2019 : Auckland,. Pattern recognition : 5th Asian Conference, ACPR 2019, Auckland, New Zealand, November 26-29, 2019, Revised selected papers. ISBN 978-3-030-41299-9. OCLC 1142374420.
  40. Rama., Zhao, Wenyi. Chellappa,. Face processing : advanced modeling and methods. ISBN 978-0-08-048884-4. OCLC 953864701.
  41. Krishna, Ranjay; Zhu, Yuke; Groth, Oliver; Johnson, Justin; Hata, Kenji; Kravitz, Joshua; Chen, Stephanie; Kalantidis, Yannis; Li, Li-Jia; Shamma, David A; Bernstein, Michael S; Fei-Fei, Li (2017). Visual Genome: Connecting Language and Vision Using Crowdsourced Dense Image Annotations. International Journal of Computer Vision. 123: 32—73. arXiv:1602.07332. doi:10.1007/s11263-016-0981-7.
  42. Pont-Tuset, Jordi; Perazzi, Federico; Caelles, Sergi; Arbeláez, Pablo; Sorkine-Hornung, Alex; Luc Van Gool (2017). The 2017 DAVIS Challenge on Video Object Segmentation. arXiv:1704.00675 [cs.CV].
  43. Perazzi, Federico; Pont-Tuset, Jordi; McWilliams, Brian; Van Gool, Luc; Gross, Markus; Sorkine-Hornung, Alex (2016). A Benchmark Dataset and Evaluation Methodology for Video Object Segmentation (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 5 листопада 2020. Процитовано 7 вересня 2019.
  44. Hodan, T., et al. "T-LESS: An RGB-D Dataset for 6D Pose Estimation of Texture-less Objects." Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2017.
  45. Karayev, S., et al. "A category-level 3-D object dataset: putting the Kinect to work [Архівовано 21 грудня 2019 у Wayback Machine.]." Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops. 2011.
  46. Tighe, Joseph, and Svetlana Lazebnik. "Superparsing: scalable nonparametric image parsing with superpixels [Архівовано 6 серпня 2019 у Wayback Machine.]." Computer Vision–ECCV 2010. Springer Berlin Heidelberg, 2010. 352–365.
  47. Arbelaez, P.; Maire, M; Fowlkes, C; Malik, J (May 2011). Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation (PDF). IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 33 (5): 898—916. doi:10.1109/tpami.2010.161. PMID 20733228. Архів оригіналу (PDF) за 8 травня 2012. Процитовано 27 лютого 2016.
  48. Lin, Tsung-Yi, et al. "Microsoft coco: Common objects in context." Computer Vision–ECCV 2014. Springer International Publishing, 2014. 740–755.
  49. Russakovsky, Olga та ін. (2015). Imagenet large scale visual recognition challenge. International Journal of Computer Vision. 115 (3): 211—252. arXiv:1409.0575. doi:10.1007/s11263-015-0816-y. hdl:1721.1/104944.
  50. COCO - Common Objects in Context. cocodataset.org. Архів оригіналу за 20 жовтня 2021. Процитовано 17 жовтня 2021.
  51. Xiao, Jianxiong, et al. "Sun database: Large-scale scene recognition from abbey to zoo." Computer vision and pattern recognition (CVPR), 2010 IEEE conference on. IEEE, 2010.
  52. Donahue, Jeff; Jia, Yangqing; Vinyals, Oriol; Hoffman, Judy; Zhang, Ning; Tzeng, Eric; Darrell, Trevor (2013). DeCAF: A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition. arXiv:1310.1531 [cs.CV].
  53. Deng, Jia, et al. "Imagenet: A large-scale hierarchical image database."Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on. IEEE, 2009.
  54. а б в Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks [Архівовано 31 серпня 2019 у Wayback Machine.]." Advances in neural information processing systems. 2012.
  55. Russakovsky, Olga; Deng, Jia; Su, Hao; Krause, Jonathan; Satheesh, Sanjeev та ін. (11 квітня 2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. International Journal of Computer Vision. 115 (3): 211—252. arXiv:1409.0575. doi:10.1007/s11263-015-0816-y. hdl:1721.1/104944.
  56. Ivan Krasin, Tom Duerig, Neil Alldrin, Andreas Veit, Sami Abu-El-Haija, Serge Belongie, David Cai, Zheyun Feng, Vittorio Ferrari, Victor Gomes, Abhinav Gupta, Dhyanesh Narayanan, Chen Sun, Gal Chechik, Kevin Murphy. "OpenImages: A public dataset for large-scale multi-label and multi-class image classification, 2017. Available from https://github.com/openimages [Архівовано 14 квітня 2020 у Wayback Machine.]."
  57. Vyas, Apoorv, et al. "Commercial Block Detection in Broadcast News Videos." Proceedings of the 2014 Indian Conference on Computer Vision Graphics and Image Processing. ACM, 2014.
  58. Hauptmann, Alexander G., and Michael J. Witbrock. "Story segmentation and detection of commercials in broadcast news video." Research and Technology Advances in Digital Libraries, 1998. ADL 98. Proceedings. IEEE International Forum on. IEEE, 1998.
  59. Tung, Anthony KH, Xin Xu, and Beng Chin Ooi. "Curler: finding and visualizing nonlinear correlation clusters [Архівовано 6 серпня 2019 у Wayback Machine.]." Proceedings of the 2005 ACM SIGMOD international conference on Management of data. ACM, 2005.
  60. Jarrett, Kevin, et al. "What is the best multi-stage architecture for object recognition? [Архівовано 6 серпня 2019 у Wayback Machine.]." Computer Vision, 2009 IEEE 12th International Conference on. IEEE, 2009.
  61. Lazebnik, Svetlana, Cordelia Schmid, and Jean Ponce. "Beyond bags of features: Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories [Архівовано 6 серпня 2019 у Wayback Machine.]."Computer Vision and Pattern Recognition, 2006 IEEE Computer Society Conference on. Vol. 2. IEEE, 2006.
  62. Griffin, G., A. Holub, and P. Perona. Caltech-256 object category dataset California Inst. Technol., Tech. Rep. 7694, 2007 [Online]. Available: http://authors.library.caltech.edu/7694 [Архівовано 7 липня 2019 у Wayback Machine.] , 2007.
  63. Baeza-Yates, Ricardo, and Berthier Ribeiro-Neto. Modern information retrieval. Vol. 463. New York: ACM press, 1999.
  64. Fu, Xiping, et al. "NOKMeans: Non-Orthogonal K-means Hashing." Computer Vision—ACCV 2014. Springer International Publishing, 2014. 162–177.
  65. Heitz, Geremy та ін. (2009). Shape-based object localization for descriptive classification. International Journal of Computer Vision. 84 (1): 40—62. CiteSeerX 10.1.1.142.280. doi:10.1007/s11263-009-0228-y.
  66. M. Cordts, M. Omran, S. Ramos, T. Scharwächter, M. Enzweiler, R. Benenson, U. Franke, S. Roth, and B. Schiele, "The Cityscapes Dataset [Архівовано 17 квітня 2020 у Wayback Machine.]." In CVPR Workshop on The Future of Datasets in Vision, 2015.
  67. Everingham, Mark та ін. (2010). The pascal visual object classes (voc) challenge. International Journal of Computer Vision. 88 (2): 303—338. doi:10.1007/s11263-009-0275-4.
  68. Felzenszwalb, Pedro F. та ін. (2010). Object detection with discriminatively trained part-based models. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 32 (9): 1627—1645. CiteSeerX 10.1.1.153.2745. doi:10.1109/tpami.2009.167. PMID 20634557.
  69. а б Gong, Yunchao, and Svetlana Lazebnik. "Iterative quantization: A procrustean approach to learning binary codes." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on. IEEE, 2011.
  70. CINIC-10 dataset. Luke N. Darlow, Elliot J. Crowley, Antreas Antoniou, Amos J. Storkey (2018) CINIC-10 is not ImageNet or CIFAR-10. 9 жовтня 2018. Архів оригіналу за 12 листопада 2018. Процитовано 13 листопада 2018.
  71. fashion-mnist: A MNIST-like fashion product database. Benchmark :point_right, Zalando Research, 7 жовтня 2017, архів оригіналу за 20 липня 2019, процитовано 7 жовтня 2017
  72. notMNIST dataset. Machine Learning, etc. 8 вересня 2011. Архів оригіналу за 1 вересня 2019. Процитовано 13 жовтня 2017.
  73. Houben, Sebastian, et al. "Detection of traffic signs in real-world images: The German Traffic Sign Detection Benchmark." Neural Networks (IJCNN), The 2013 International Joint Conference on. IEEE, 2013.
  74. Mathias, Mayeul, et al. "Traffic sign recognition—How far are we from the solution? [Архівовано 30 грудня 2020 у Wayback Machine.]." Neural Networks (IJCNN), The 2013 International Joint Conference on. IEEE, 2013.
  75. Geiger, Andreas, Philip Lenz, and Raquel Urtasun. "Are we ready for autonomous driving? the kitti vision benchmark suite [Архівовано 22 грудня 2018 у Wayback Machine.]." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012.
  76. Sturm, Jürgen, et al. "A benchmark for the evaluation of RGB-D SLAM systems [Архівовано 12 липня 2019 у Wayback Machine.]." Intelligent Robots and Systems (IROS), 2012 IEEE/RSJ International Conference on. IEEE, 2012.
  77. The KITTI Vision Benchmark Suite на YouTube (англ.)
  78. Chaladze, G., Kalatozishvili, L. (2017). Linnaeus 5 datasetChaladze.com. Retrieved 13 November 2017, from http://chaladze.com/l5/ [Архівовано 25 серпня 2019 у Wayback Machine.]
  79. Kragh, Mikkel F. та ін. (2017). FieldSAFE – Dataset for Obstacle Detection in Agriculture. Sensors. 17 (11): 2579. doi:10.3390/s17112579. PMC 5713196. PMID 29120383. Архів оригіналу за 31 жовтня 2018. Процитовано 7 вересня 2019.{{cite journal}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  80. Afifi, Mahmoud (12 листопада 2017). Gender recognition and biometric identification using a large dataset of hand images. arXiv:1711.04322 [cs.CV].
  81. Lomonaco, Vincenzo; Maltoni, Davide (18 жовтня 2017). CORe50: a New Dataset and Benchmark for Continuous Object Recognition. arXiv:1705.03550 [cs.CV].
  82. Morozov, Alexei; Sushkova, Olga (13 червня 2019). THz and thermal video data set. Development of the multi-agent logic programming approach to a human behaviour analysis in a multi-channel video surveillance. Moscow: IRE RAS. Архів оригіналу за 2 вересня 2019. Процитовано 19 липня 2019.
  83. Morozov, Alexei; Sushkova, Olga; Kershner, Ivan; Polupanov, Alexander (9 липня 2019). Development of a method of terahertz intelligent video surveillance based on the semantic fusion of terahertz and 3D video images (PDF). CEUR. 2391: paper19. Архів оригіналу (PDF) за 14 липня 2019. Процитовано 19 липня 2019.
  84. author., Tecuci, Gheorghe,. Knowledge engineering : building cognitive assistants for evidence-based reasoning. ISBN 978-1-107-12256-7. OCLC 927619906.
  85. Frey, Peter W.; Slate, David J. (1991-03). Letter recognition using Holland-style adaptive classifiers. Machine Learning. Т. 6, № 2. с. 161—182. doi:10.1007/bf00114162. ISSN 0885-6125. Процитовано 20 травня 2022.
  86. Peltonen, Jaakko; Klami, Arto; Kaski, Samuel (2004-10). Improved learning of Riemannian metrics for exploratory analysis. Neural Networks (англ.). Т. 17, № 8-9. с. 1087—1100. doi:10.1016/j.neunet.2004.06.008. Процитовано 20 травня 2022.
  87. Liu, Cheng-Lin; Yin, Fei; Wang, Da-Han; Wang, Qiu-Feng (2013-01). Online and offline handwritten Chinese character recognition: Benchmarking on new databases. Pattern Recognition (англ.). Т. 46, № 1. с. 155—162. doi:10.1016/j.patcog.2012.06.021. Процитовано 20 травня 2022.
  88. Wang, Da-Han; Liu, Cheng-Lin; Yu, Jin-Lun; Zhou, Xiang-Dong (2009-07). CASIA-OLHWDB1: A Database of Online Handwritten Chinese Characters. 2009 10th International Conference on Document Analysis and Recognition. с. 1206—1210. doi:10.1109/ICDAR.2009.163. Процитовано 20 травня 2022.
  89. Liu, Cheng-Lin; Yin, Fei; Wang, Da-Han; Wang, Qiu-Feng (2013-01). Online and offline handwritten Chinese character recognition: Benchmarking on new databases. Pattern Recognition (англ.). Т. 46, № 1. с. 155—162. doi:10.1016/j.patcog.2012.06.021. Процитовано 20 травня 2022.
  90. Williams, Ben H.; Toussaint, Marc; Storkey, Amos J. (2006). Extracting Motion Primitives from Natural Handwriting Data. Artificial Neural Networks – ICANN 2006. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. с. 634—643. ISBN 978-3-540-38871-5.
  91. Calif.), IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design (1998 : San Jose, (1998). 1998 IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design : digest of technical papers : November 8-12, 1998, San Jose, California. IEEE Computer Society Press. ISBN 1-58113-008-2. OCLC 40434775.
  92. V., Cantoni, (1989). Recent issues in pattern analysis and recognition. Springer-Verlag. OCLC 555471615.
  93. André, Cohen, Gregory Afshar, Saeed Tapson, Jonathan van Schaik, (17 лютого 2017). EMNIST: an extension of MNIST to handwritten letters. OCLC 1106257270.
  94. Cohen, Gregory; Afshar, Saeed; Tapson, Jonathan; van Schaik, André (17 лютого 2017). EMNIST: an extension of MNIST to handwritten letters. arXiv:1702.05373 [cs]. Процитовано 20 травня 2022.
  95. Figure 4: Samples of handwritten isolated Arabic characters. dx.doi.org. Процитовано 20 травня 2022.
  96. One-Shot Learning Considerations. Internet-Scale Pattern Recognition. Chapman and Hall/CRC. 20 листопада 2012. с. 53—66.
  97. Figure 10: Combination the result of feature selection and WGCNA. dx.doi.org. Процитовано 20 травня 2022.
  98. editor, Bieger, Jordi., editor Goertzel, Ben., editor Potapov, Alexey.,. Artificial General Intelligence : 8th International Conference, AGI 2015, AGI 2015, Berlin, Germany, July 22-25, 2015, Proceedings. ISBN 3-319-21365-2. OCLC 1113542889.
  99. Online), International Conference on Artificial Neural Networks (European Neural Network Society) (30th : 2021 :. Artificial neural networks and machine learning -- ICANN 2021 : 30th International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slovakia, September 14-17, 2021, Proceedings. ISBN 978-3-030-86340-1. OCLC 1268260200.
  100. Lecun, Y.; Bottou, L.; Bengio, Y.; Haffner, P. (Nov./1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE. Т. 86, № 11. с. 2278—2324. doi:10.1109/5.726791. Процитовано 20 травня 2022.
  101. Kussul, Ernst; Baidyk, Tatiana (2004-10). Improved method of handwritten digit recognition tested on MNIST database. Image and Vision Computing (англ.). Т. 22, № 12. с. 971—981. doi:10.1016/j.imavis.2004.03.008. Процитовано 20 травня 2022.
  102. Xu, L.; Krzyzak, A.; Suen, C.Y. (May-June/1992). Methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Т. 22, № 3. с. 418—435. doi:10.1109/21.155943. Процитовано 20 травня 2022.
  103. Alimoglu, F.; Alpaydin, E. Combining multiple representations and classifiers for pen-based handwritten digit recognition. Proceedings of the Fourth International Conference on Document Analysis and Recognition. IEEE Comput. Soc. doi:10.1109/icdar.1997.620583. Процитовано 20 травня 2022.
  104. Tang, E.K.; Suganthan, P.N.; Yao, X.; Qin, A.K. (2005-04). Linear dimensionality reduction using relevance weighted LDA. Pattern Recognition (англ.). Т. 38, № 4. с. 485—493. doi:10.1016/j.patcog.2004.09.005. Процитовано 20 травня 2022.
  105. Xu, L.; Krzyzak, A.; Suen, C.Y. (May-June/1992). Methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Т. 22, № 3. с. 418—435. doi:10.1109/21.155943. Процитовано 20 травня 2022.
  106. Drahan, K. I. (1975). [Endocrinologic peculiarities of the course of pregnancy and labor in primaparous women of the older age groups]. Pediatriia Akusherstvo I Ginekologiia. № 5. с. 41—44. ISSN 0031-4048. PMID 1701. Процитовано 20 травня 2022.
  107. Rothschild, M.; Schlein, J.; Parker, K.; Neville, C.; Sternberg, S. (30 жовтня 1975). The jumping mechanism of Xenopsylla cheopis. III. Execution of the jump and activity. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. Т. 271, № 914. с. 499—515. doi:10.1098/rstb.1975.0064. ISSN 0962-8436. PMID 1806. Процитовано 20 травня 2022.
  108. Liu, Qun; Collier, Edward; Mukhopadhyay, Supratik (2019). Jatowt, Adam; Maeda, Akira; Syn, Sue Yeon (ред.). PCGAN-CHAR: Progressively Trained Classifier Generative Adversarial Networks for Classification of Noisy Handwritten Bangla Characters. Digital Libraries at the Crossroads of Digital Information for the Future (англ.). Т. 11853. Cham: Springer International Publishing. с. 3—15. doi:10.1007/978-3-030-34058-2_1. ISBN 978-3-030-34057-5.
  109. iSAID. captain-whu.github.io. Процитовано 20 травня 2022.
  110. Butenuth, Matthias; Burkert, Florian; Schmidt, Florian; Hinz, Stefan; Hartmann, Dirk; Kneidl, Angelika; Borrmann, Andre; Sirmacek, Beril (2011-11). Integrating pedestrian simulation, tracking and event detection for crowd analysis. 2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops). IEEE. doi:10.1109/iccvw.2011.6130237. Процитовано 20 травня 2022.
  111. India), CIPR (Conference) (1st : 2019 : Sibpur,. Computational intelligence in pattern recognition : proceedings of CIPR 2019. ISBN 978-981-13-9042-5. OCLC 1113880051.
  112. Butenuth, Matthias; Burkert, Florian; Schmidt, Florian; Hinz, Stefan; Hartmann, Dirk; Kneidl, Angelika; Borrmann, Andre; Sirmacek, Beril (2011-11). Integrating pedestrian simulation, tracking and event detection for crowd analysis. 2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops). IEEE. doi:10.1109/iccvw.2011.6130237. Процитовано 20 травня 2022.
  113. Fradi, Hajer; Dugelay, Jean-Luc (2012-12). Low level crowd analysis using frame-wise normalized feature for people counting. 2012 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS). IEEE. doi:10.1109/wifs.2012.6412657. Процитовано 20 травня 2022.
  114. Johnson, Brian Alan; Tateishi, Ryutaro; Hoan, Nguyen Thanh (27 червня 2013). A hybrid pansharpening approach and multiscale object-based image analysis for mapping diseased pine and oak trees. International Journal of Remote Sensing. Т. 34, № 20. с. 6969—6982. doi:10.1080/01431161.2013.810825. ISSN 0143-1161. Процитовано 20 травня 2022.
  115. Mohd Pozi, Muhammad Syafiq; Sulaiman, Md Nasir; Mustapha, Norwati; Perumal, Thinagaran (3 липня 2015). A new classification model for a class imbalanced data set using genetic programming and support vector machines: case study for wilt disease classification. Remote Sensing Letters (англ.). Т. 6, № 7. с. 568—577. doi:10.1080/2150704X.2015.1062159. ISSN 2150-704X. Процитовано 20 травня 2022.
  116. China), International Conference on Digital Image Processing (8th : 2016 : Chengdu,. Eighth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2016) : 20-23 May 2016, Chengdu, China. ISBN 1-5106-0504-5. OCLC 971084912.
  117. Gallego, Antonio-Javier. MASATI dataset - MAritime SATellite Imagery dataset. www.iuii.ua.es (англ.). Процитовано 20 травня 2022.
  118. Gallego, Antonio-Javier; Pertusa, Antonio; Gil, Pablo (24 березня 2018). Automatic Ship Classification from Optical Aerial Images with Convolutional Neural Networks. Remote Sensing. Т. 10, № 4. с. 511. doi:10.3390/rs10040511. ISSN 2072-4292. Процитовано 20 травня 2022.{{cite news}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  119. Chatterjee, Sankhadeep; Ghosh, Subhodeep; Dawn, Subham; Hore, Sirshendu; Dey, Nilanjan (2016). Forest Type Classification: A Hybrid NN-GA Model Based Approach. Advances in Intelligent Systems and Computing. New Delhi: Springer India. с. 227—236. ISBN 978-81-322-2756-4.
  120. Diegert, Carl (2010-10). A combinatorial method for tracing objects using semantics of their shape. 2010 IEEE 39th Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR). IEEE. doi:10.1109/aipr.2010.5759716. Процитовано 20 травня 2022.
  121. Frédéric, Razakarivony, Sebastien Jurie,. Small Target Detection combining Foreground and Background Manifolds. OCLC 877840527.
  122. Ilijason, Robert (2021). Getting Started with Databricks. Getting Started with Databricks. Berkeley, CA: Apress. ISBN 978-1-4842-6919-0.
  123. Vakalopoulou, Maria; Bus, Norbert; Karantzalos, Konstantinos; Paragios, Nikos (2017-07). Integrating edge/boundary priors with classification scores for building detection in very high resolution data. 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). IEEE. с. 3309—3312. doi:10.1109/IGARSS.2017.8127705. ISBN 978-1-5090-4951-6. Процитовано 20 травня 2022.
  124. Basu, Saikat; Ganguly, Sangram; Mukhopadhyay, Supratik; DiBiano, Robert; Karki, Manohar; Nemani, Ramakrishna (3 листопада 2015). DeepSat: a learning framework for satellite imagery. Proceedings of the 23rd SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (англ.). ACM. с. 1—10. doi:10.1145/2820783.2820816. ISBN 978-1-4503-3967-4. Процитовано 20 травня 2022.
  125. Liu, Qun; Basu, Saikat; Ganguly, Sangram; Mukhopadhyay, Supratik; DiBiano, Robert; Karki, Manohar; Nemani, Ramakrishna (1 лютого 2020). DeepSat V2: feature augmented convolutional neural nets for satellite image classification. Remote Sensing Letters. Т. 11, № 2. с. 156—165. doi:10.1080/2150704X.2019.1693071. ISSN 2150-704X. Процитовано 20 травня 2022.
  126. Basu, Saikat; Ganguly, Sangram; Mukhopadhyay, Supratik; DiBiano, Robert; Karki, Manohar; Nemani, Ramakrishna (3 листопада 2015). DeepSat: a learning framework for satellite imagery. Proceedings of the 23rd SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (англ.). ACM. с. 1—10. doi:10.1145/2820783.2820816. ISBN 978-1-4503-3967-4. Процитовано 20 травня 2022.
  127. Liu, Qun; Basu, Saikat; Ganguly, Sangram; Mukhopadhyay, Supratik; DiBiano, Robert; Karki, Manohar; Nemani, Ramakrishna (1 лютого 2020). DeepSat V2: feature augmented convolutional neural nets for satellite image classification. Remote Sensing Letters (англ.). Т. 11, № 2. с. 156—165. doi:10.1080/2150704X.2019.1693071. ISSN 2150-704X. Процитовано 20 травня 2022.
  128. Harken, A. H.; Woods, M. (1976-02). The influence of oxyhemoglobin affinity on tissue oxygen consumption. Annals of Surgery. Т. 183, № 2. с. 130—135. doi:10.1097/00000658-197602000-00008. ISSN 0003-4932. PMC 1344074. PMID 2111. Процитовано 20 травня 2022.
  129. Ebadi, Ashkan; Paul, Patrick; Auer, Sofia; Tremblay, Stéphane (19 листопада 2021), The gas meter image dataset (NRC-GAMMA) (англ.), National Research Council of Canada, doi:10.4224/3c8s-z290, процитовано 20 травня 2022
  130. Rabah, Chaima Ben; Coatrieux, Gouenou; Abdelfattah, Riadh (2020-10). The Supatlantique Scanned Documents Database for Digital Image Forensics Purposes. 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE. doi:10.1109/icip40778.2020.9190665. Процитовано 20 травня 2022.
  131. Mills, Kyle; Tamblyn, Isaac (12 березня 2019), Big graphene dataset (англ.), National Research Council of Canada, doi:10.4224/c8sc04578j.data, процитовано 20 травня 2022
  132. Mills, Kyle; Tamblyn, Isaac (12 березня 2019), Big graphene dataset (англ.), National Research Council of Canada, doi:10.4224/c8sc04578j.data, процитовано 20 травня 2022
  133. Mills, Kyle; Spanner, Michael; Tamblyn, Isaac (18 травня 2018), Quantum simulations of an electron in a two dimensional potential well (англ.), National Research Council of Canada, doi:10.4224/physreva.96.042113.data, процитовано 20 травня 2022
  134. Rohrbach, Marcus; Amin, Sikandar; Andriluka, Mykhaylo; Schiele, Bernt (2012-06). A database for fine grained activity detection of cooking activities. 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. с. 1194—1201. doi:10.1109/CVPR.2012.6247801. Процитовано 20 травня 2022.
  135. Kuehne, Hilde; Arslan, Ali; Serre, Thomas (2014-06). The Language of Actions: Recovering the Syntax and Semantics of Goal-Directed Human Activities. 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE. doi:10.1109/cvpr.2014.105. Процитовано 20 травня 2022.
  136. Rohrbach, Marcus; Amin, Sikandar; Andriluka, Mykhaylo; Schiele, Bernt (2012-06). A database for fine grained activity detection of cooking activities. 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. с. 1194—1201. doi:10.1109/CVPR.2012.6247801. Процитовано 20 травня 2022.
  137. Taran, O.; Rezaeifar, S.; Dabrowski, O.; Schlechten, J.; Holotyak, T.; Voloshynovskiy, S. (2017-08). PharmaPack: Mobile fine-grained recognition of pharma packages. 2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). IEEE. doi:10.23919/eusipco.2017.8081543. Процитовано 20 травня 2022.
  138. Xiang, Li, Pu Li, Xiangyang Long, (14 червня 2020). FenceMask: A Data Augmentation Approach for Pre-extracted Image Features. OCLC 1228414137.
  139. Diagnosis. Seizures in Dogs and Cats. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc. 1 травня 2015. с. 94—128. ISBN 978-1-118-68969-1.
  140. Biggs, Benjamin; Boyne, Oliver; Charles, James; Fitzgibbon, Andrew; Cipolla, Roberto (2020). Who Left the Dogs Out? 3D Animal Reconstruction with Expectation Maximization in the Loop. Computer Vision – ECCV 2020. Cham: Springer International Publishing. с. 195—211. ISBN 978-3-030-58620-1.
  141. Stefan, Sharif Razavian, Ali Azizpour, Hossein Sullivan, Josephine Carlsson, (2014). CNN features off-the-shelf : An Astounding Baseline for Recognition. KTH, Datorseende och robotik, CVAP. OCLC 1233686320.
  142. Diagnosis. Seizures in Dogs and Cats. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc. 1 травня 2015. с. 94—128. ISBN 978-1-118-68969-1.
  143. Ortega, M.; Rui, Y.; Chakrabarti, K.; Porkaew, K.; Mehrotra, S.; Huang, T.S. (Nov.-Dec./1998). Supporting ranked Boolean similarity queries in MARS. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Т. 10, № 6. с. 905—925. doi:10.1109/69.738357. Процитовано 20 травня 2022.
  144. France), International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (15th : 2012 : Nice, (2012). Medical image computing and computer-assisted intervention--MICCAI 2012. 15th International Conference, Nice, France, October 1-5, 2012, Proceedings. Springer. ISBN 978-3-642-33418-4. OCLC 811773023.
  145. Deneke, Tewodors; Haile, Habtegebreil; Lafond, Sebastien; Lilius, Johan (2014-07). Video transcoding time prediction for proactive load balancing. 2014 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME). IEEE. doi:10.1109/icme.2014.6890256. Процитовано 20 травня 2022.
  146. 10.3726/978-3-653-03968-9/3. Inactive DOIs. CrossRef.
  147. Supplemental Information 1: Datase 1 http://dx.doi.org/10.7287/peerj.preprints.27138/supp-1. Процитовано 20 травня 2022. {{cite web}}: Пропущений або порожній |title= (довідка)
  148. author., Barnard, Kobus.,. Computational methods for integrating vision and language. ISBN 1-60845-113-5. OCLC 1127139088.
  149. Shin, Kwangsoo; Jeon, Junhyeong; Lee, Seungbin; Lim, Boyoung; Jeong, Minsoo; Nang, Jongho (2019). Approach for Video Classification with Multi-label on YouTube-8M Dataset. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing. с. 317—324. ISBN 978-3-030-11017-8.
  150. Fisher, Justin; Kil, Hyunyoung; Lee, Dongwon (2006). OpenArXiv = arXiv + RDBMS + web services. Proceedings of the 6th ACM/IEEE-CS joint conference on Digital libraries - JCDL '06. ACM Press. doi:10.1145/1141753.1141870. Процитовано 20 травня 2022.
  151. Matthieu., Deru, (2020). Deep Learning mit TensorFlow, Keras und TensorFlow.js. Rheinwerk Verlag. ISBN 978-3-8362-7427-2. OCLC 1204141741.
  152. Thomee, Bart; Shamma, David A.; Friedland, Gerald; Elizalde, Benjamin; Ni, Karl; Poland, Douglas; Borth, Damian; Li, Li-Jia (25 січня 2016). YFCC100M: the new data in multimedia research. Communications of the ACM (англ.). Т. 59, № 2. с. 64—73. doi:10.1145/2812802. ISSN 0001-0782. Процитовано 20 травня 2022.
  153. Baveye, Yoann; Dellandrea, Emmanuel; Chamaret, Christel; Liming Chen (1 січня 2015). LIRIS-ACCEDE: A Video Database for Affective Content Analysis. IEEE Transactions on Affective Computing. Т. 6, № 1. с. 43—55. doi:10.1109/taffc.2015.2396531. ISSN 1949-3045. Процитовано 20 травня 2022.
  154. Baveye, Yoann; Dellandrea, Emmanuel; Chamaret, Christel; Chen, Liming (2015-09). Deep learning vs. kernel methods: Performance for emotion prediction in videos. 2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII). IEEE. doi:10.1109/acii.2015.7344554. Процитовано 20 травня 2022.
  155. Zhang, Xiaotong; Cheng, Xingliang; Xu, Mingxing; Zheng, Thomas Fang (2 вересня 2018). Imbalance Learning-based Framework for Fear Recognition in the MediaEval Emotional Impact of Movies Task. Interspeech 2018. ISCA. doi:10.21437/interspeech.2018-1744. Процитовано 20 травня 2022.
  156. Johnson, Sam; Everingham, Mark (2010). Clustered Pose and Nonlinear Appearance Models for Human Pose Estimation. Procedings of the British Machine Vision Conference 2010. British Machine Vision Association. doi:10.5244/c.24.12. Процитовано 20 травня 2022.
  157. Johnson, Sam; Everingham, Mark (2011-06). Learning effective human pose estimation from inaccurate annotation. CVPR 2011. IEEE. doi:10.1109/cvpr.2011.5995318. Процитовано 20 травня 2022.
  158. Reports of six individual workshops. Nursing Mirror and Midwives Journal. Т. 142, № 2. 8 січня 1976. с. 56—59. ISSN 0143-2524. PMID 1711. Процитовано 20 травня 2022.
  159. Eduard, Jauhar, Sujay Kumar Turney, Peter Hovy, (11 лютого 2016). TabMCQ: A Dataset of General Knowledge Tables and Multiple-choice Questions. OCLC 1106232721.
  160. Taj-Eddin, Islam A.T.F.; Afifi, Mahmoud; Korashy, Mostafa; Hamdy, Doha; Nasser, Marwa; Derbaz, Shimaa (2016-07). A new compression technique for surveillance videos: Evaluation using new dataset. 2016 Sixth International Conference on Digital Information and Communication Technology and its Applications (DICTAP). IEEE. с. 159—164. doi:10.1109/DICTAP.2016.7544020. ISBN 978-1-4673-9609-7. Процитовано 20 травня 2022.
  161. Tabak, Michael A.; Norouzzadeh, Mohammad S.; Wolfson, David W.; Sweeney, Steven J.; Vercauteren, Kurt C.; Snow, Nathan P.; Halseth, Joseph M.; Di Salvo, Paul A.; Lewis, Jesse S. (2019-04). Photopoulou, Theoni (ред.). Machine learning to classify animal species in camera trap images: Applications in ecology. Methods in Ecology and Evolution (англ.). Т. 10, № 4. с. 585—590. doi:10.1111/2041-210X.13120. ISSN 2041-210X. Процитовано 20 травня 2022.
  162. Taj-Eddin, Islam A. T. F. (2 листопада 2017). Can we see photosynthesis? Magnifying the tiny color changes of plant green leaves using Eulerian video magnification. Journal of Electronic Imaging. Т. 26, № 06. с. 1. doi:10.1117/1.JEI.26.6.060501. ISSN 1017-9909. Процитовано 20 травня 2022.
  163. author., Danesi, Marcel, 1946-. An anthropology of puzzles : the role of puzzles in the origins and evolution of mind and culture. ISBN 978-1-350-08985-3. OCLC 1043395986.
  164. den, McAuley, Julian Targett, Christopher Shi, Qinfeng Hengel, Anton van (15 червня 2015). Image-based Recommendations on Styles and Substitutes. OCLC 1106220231.
  165. author., Cantarella, Cara,. TEAS review. ISBN 978-1-260-46239-5. OCLC 1140410786.
  166. Ganesan, Kavita; Zhai, ChengXiang (2012-04). Opinion-based entity ranking. Information Retrieval (англ.). Т. 15, № 2. с. 116—150. doi:10.1007/s10791-011-9174-8. ISSN 1386-4564. Процитовано 20 травня 2022.
  167. China), ICSI (Conference) (4th : 2013 : Harbin,. Advances in swarm intelligence : 4th International Conference, ICSI 2013, Harbin, China, June 12-15, 2013, proceedings. ISBN 978-3-642-38702-9. OCLC 851389904.
  168. Harper, F. Maxwell; Konstan, Joseph A. (7 січня 2016). The MovieLens Datasets: History and Context. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (англ.). Т. 5, № 4. с. 1—19. doi:10.1145/2827872. ISSN 2160-6455. Процитовано 20 травня 2022.
  169. Koenigstein, Noam; Dror, Gideon; Koren, Yehuda (2011). Yahoo! music recommendations. Proceedings of the fifth ACM conference on Recommender systems - RecSys '11. ACM Press. doi:10.1145/2043932.2043964. Процитовано 20 травня 2022.
  170. Dezhao., Song, (2014). Towards a linked semantic web: Precisely, comprehensively and scalably linking heterogeneous data in the semantic web. ISBN 978-1-303-66041-2. OCLC 875517979.
  171. Tan, Peter J.; Dowe, David L. (2002). MML Inference of Decision Graphs with Multi-way Joins. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. с. 131—142. ISBN 978-3-540-00197-3.
  172. Schneebeli, Célia (23 грудня 2020). Where lol Is: Function and Position of lol Used as a Discourse Marker in YouTube Comments. Discours. № 27. doi:10.4000/discours.10900. ISSN 1963-1723. Процитовано 20 травня 2022.
  173. Kim, Byung Joo (2012). Lee, Geuk; Howard, Daniel; Ślęzak, Dominik; Hong, You Sik (ред.). A Classifier for Big Data. Convergence and Hybrid Information Technology (англ.). Т. 310. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. с. 505—512. doi:10.1007/978-3-642-32692-9_63. ISBN 978-3-642-32691-2.
  174. D., Pérezgonzález, Jose. Predicting Skytrax airport rankings from customer reviews. OCLC 754949191.
  175. 1959-, Kuncheva, Ludmila I. (Ludmila Ilieva),. Combining pattern classifiers : methods and algorithms. ISBN 978-1-118-91454-0. OCLC 878051089.