This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Unidentified Video Objects
UVO - это новый бенчмарк для сегментации объектов в видео с открытым миром, не зависящей от класса. Помимо смещения фокуса проблемы в сторону открытого мира, UVO значительно больше (примерно в 8 раз больше видео по сравнению с DAVIS, и в 7 раз больше по сравнению с YouTube-VOS и YouTube-VIS).
UVO также является более сложным бенчмарком, поскольку включает в себя множество видео с переполненными сценами и сложными фоновыми движениями. Некоторые основные моменты датасета включают:
✅ Качественные, плотно аннотированные маски сэмлов.
✅ Открытый мир: аннотирование всех объектов в каждом видео, в среднем 13,5 объектов на видео
✅ Разнообразные категории объектов: 57% объектов не охватываются категориями COCO
📎 Статья
🗂 Датасет
#segmentation #datasets #video
UVO - это новый бенчмарк для сегментации объектов в видео с открытым миром, не зависящей от класса. Помимо смещения фокуса проблемы в сторону открытого мира, UVO значительно больше (примерно в 8 раз больше видео по сравнению с DAVIS, и в 7 раз больше по сравнению с YouTube-VOS и YouTube-VIS).
UVO также является более сложным бенчмарком, поскольку включает в себя множество видео с переполненными сценами и сложными фоновыми движениями. Некоторые основные моменты датасета включают:
✅ Качественные, плотно аннотированные маски сэмлов.
✅ Открытый мир: аннотирование всех объектов в каждом видео, в среднем 13,5 объектов на видео
✅ Разнообразные категории объектов: 57% объектов не охватываются категориями COCO
📎 Статья
🗂 Датасет
#segmentation #datasets #video
AI4Mars
Мы с вами можем помочь обучить алгоритм искусственного интеллекта распознавать научные особенности на снимках, сделанных марсоходом NASA Perseverance.
ИИ обладает огромным потенциалом для помощи в изучения Вселенной космическими аппаратами. В связи с чем, предлагается размечать снимки на которых есть интересные особенности (например камне, почву и тп).
Проект, получивший название AI4Mars, является продолжением прошлогоднего проекта, в котором использовались снимки, полученные марсоходом NASA Curiosity.
Поразмечать марсианские пейзажи можно тут.
#ScientificML #datasets #training
Мы с вами можем помочь обучить алгоритм искусственного интеллекта распознавать научные особенности на снимках, сделанных марсоходом NASA Perseverance.
ИИ обладает огромным потенциалом для помощи в изучения Вселенной космическими аппаратами. В связи с чем, предлагается размечать снимки на которых есть интересные особенности (например камне, почву и тп).
Проект, получивший название AI4Mars, является продолжением прошлогоднего проекта, в котором использовались снимки, полученные марсоходом NASA Curiosity.
Поразмечать марсианские пейзажи можно тут.
#ScientificML #datasets #training
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MedMNIST v2 👩⚕️
Вышла большая MNIST-подобная коллекция стандартизированных биомедицинских изображений, включающая 12 наборов данных для 2D и 6 наборов данных для 3D. Все изображения предварительно обработаны в формат 28 x 28 (2D) или 28 x 28 x 28 (3D) с соответствующими классификационными метками.
Охватывая основные модальности данных в биомедицинских изображениях, MedMNIST v2 предназначен для выполнения классификации на легких 2D и 3D изображениях с различными масштабами данных (от 100 до 100 000) и разнообразными задачами (бинарные/многоклассовые, порядковые регрессии и мульти-метки). Полученный набор данных, состоящий из 708 069 2D-изображений и 10 214 3D-изображений в целом, может помочь в многочисленных исследовательских и образовательных целях в области анализа биомедицинских изображений, компьютерного зрения и машинного обучения.
Про предыдущую версию мы писали тут (оказалось что мы писали про второй medmnist, как мне верно напомнили).
🗂 Датасет
📎 Статья
#ScientificML #datasets #medicine #3d
Вышла большая MNIST-подобная коллекция стандартизированных биомедицинских изображений, включающая 12 наборов данных для 2D и 6 наборов данных для 3D. Все изображения предварительно обработаны в формат 28 x 28 (2D) или 28 x 28 x 28 (3D) с соответствующими классификационными метками.
Охватывая основные модальности данных в биомедицинских изображениях, MedMNIST v2 предназначен для выполнения классификации на легких 2D и 3D изображениях с различными масштабами данных (от 100 до 100 000) и разнообразными задачами (бинарные/многоклассовые, порядковые регрессии и мульти-метки). Полученный набор данных, состоящий из 708 069 2D-изображений и 10 214 3D-изображений в целом, может помочь в многочисленных исследовательских и образовательных целях в области анализа биомедицинских изображений, компьютерного зрения и машинного обучения.
Про предыдущую версию мы писали тут (оказалось что мы писали про второй medmnist, как мне верно напомнили).
🗂 Датасет
📎 Статья
#ScientificML #datasets #medicine #3d
SustainBench
SustainBench - это коллекция из 15 эталонных задач по 7 целям устойчивого развития (SDG), включая задачи, касающиеся экономического развития, сельского хозяйства, здравоохранения, образования, водоснабжения и санитарии, действий по защите климата и жизни на земле. Целями SustainBench являются:
🚷 снизить входные барьеры для сообщества машинного обучения, чтобы внести свой вклад в измерение и достижение SGD;
📈 предоставить стандартные эталоны для оценки моделей машинного обучения на задачах по целому ряду SDG
📎 Статья
🗂 Датасет
#datasets #ScientificML
SustainBench - это коллекция из 15 эталонных задач по 7 целям устойчивого развития (SDG), включая задачи, касающиеся экономического развития, сельского хозяйства, здравоохранения, образования, водоснабжения и санитарии, действий по защите климата и жизни на земле. Целями SustainBench являются:
🚷 снизить входные барьеры для сообщества машинного обучения, чтобы внести свой вклад в измерение и достижение SGD;
📈 предоставить стандартные эталоны для оценки моделей машинного обучения на задачах по целому ряду SDG
📎 Статья
🗂 Датасет
#datasets #ScientificML
FS-Mol
Microsoft выпустил датасет молекул для обучения в режиме few-shot (это когда обученной модели показывают несколько примеров чего от неё хотят и просят предсказать на новом).
Данные представляют из себя молекулярные соединения с измерениями активности против различных белковых мишеней.
К данным предлагаются ещё и обученные модельки, что бы было с чем сравнивать.
🗂 Датасет
#ScientificML #datasets
Microsoft выпустил датасет молекул для обучения в режиме few-shot (это когда обученной модели показывают несколько примеров чего от неё хотят и просят предсказать на новом).
Данные представляют из себя молекулярные соединения с измерениями активности против различных белковых мишеней.
К данным предлагаются ещё и обученные модельки, что бы было с чем сравнивать.
🗂 Датасет
#ScientificML #datasets
SDSS Galaxies
Набор данных из 306 006 галактик, координаты которых взяты из Sloan Digital Sky Survey Data Release. Изображения галактик получены с помощью спектроскопического прибора Dark Energy Spectroscopic Instrument.
🗂 Данные
📎 Статья
#ScientificML #astronomy #datasets
Набор данных из 306 006 галактик, координаты которых взяты из Sloan Digital Sky Survey Data Release. Изображения галактик получены с помощью спектроскопического прибора Dark Energy Spectroscopic Instrument.
🗂 Данные
📎 Статья
#ScientificML #astronomy #datasets
PartImageNet: Большой датасет деталей и частей
В работе PartImageNet авторы заморочились настолько, что выпустили огроменный датасет с размеренными частями объектов (например лапы отдельно, хвосты отдельно).
Он состоит из 158 классов из ImageNet с приблизительно 24000 изображений.
📎 Статья
🗂 Датасет
#datasets #segmentation
В работе PartImageNet авторы заморочились настолько, что выпустили огроменный датасет с размеренными частями объектов (например лапы отдельно, хвосты отдельно).
Он состоит из 158 классов из ImageNet с приблизительно 24000 изображений.
📎 Статья
🗂 Датасет
#datasets #segmentation
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
The PAIR-R24M Dataset for Multi-animal 3D Pose Estimation
Если мы разберёмся с основами социального и коллективного поведения животных - мы сможем узнать много нового о жизни. Важным шагом в изучении механизмов, лежащих в основе социального поведения, является точное считывание трехмерной позы взаимодействующих животных.
В недавней работе представлен набор данных PAIR-R24M (Paired Acquisition of Interacting oRganisms - Rat) для оценки трехмерной позы нескольких животных, который содержит 24,3 миллиона кадров RGB-видео и трехмерного захвата движения взаимодействий лабораторных крыс.
PAIR-R24M, поможет усовершенствовать подходы к трехмерному отслеживанию животных и поможет в выяснении нейронных основ социального поведения.
📎 Статья
🗂 Датасет
#datasets #ScientificML #biology
Если мы разберёмся с основами социального и коллективного поведения животных - мы сможем узнать много нового о жизни. Важным шагом в изучении механизмов, лежащих в основе социального поведения, является точное считывание трехмерной позы взаимодействующих животных.
В недавней работе представлен набор данных PAIR-R24M (Paired Acquisition of Interacting oRganisms - Rat) для оценки трехмерной позы нескольких животных, который содержит 24,3 миллиона кадров RGB-видео и трехмерного захвата движения взаимодействий лабораторных крыс.
PAIR-R24M, поможет усовершенствовать подходы к трехмерному отслеживанию животных и поможет в выяснении нейронных основ социального поведения.
📎 Статья
🗂 Датасет
#datasets #ScientificML #biology
Artstation Artistic Face HQ
Не могу удержаться и не рассказать. Помните, этим летом обнаружили, что если в VQGAN + CLIP подавать дополнительные затравки типа “artstation”, то есть работает лучше?
Тут кто-то пошёл дальше и собрал целый датасет на 25к лиц с сайта Artstation.
🗂 Dataset
📎 Статья
#datasets #images
Не могу удержаться и не рассказать. Помните, этим летом обнаружили, что если в VQGAN + CLIP подавать дополнительные затравки типа “artstation”, то есть работает лучше?
Тут кто-то пошёл дальше и собрал целый датасет на 25к лиц с сайта Artstation.
🗂 Dataset
📎 Статья
#datasets #images
MARIDA (Архив морского мусора)
Это первый набор данных, основанный на мультиспектральных спутниковых данных Sentinel-2 (S2), который позволяет отличить морской мусор от других морских объектов, включая макроводоросли Sargassum, корабли, природные органические материалы, волны, волнения, пену, различные типы воды (т.е. прозрачная, мутная вода, вода с осадками, мелководье) и облака.
🗂 Датасет
#ScientificML #datasets #earthscience
Это первый набор данных, основанный на мультиспектральных спутниковых данных Sentinel-2 (S2), который позволяет отличить морской мусор от других морских объектов, включая макроводоросли Sargassum, корабли, природные органические материалы, волны, волнения, пену, различные типы воды (т.е. прозрачная, мутная вода, вода с осадками, мелководье) и облака.
🗂 Датасет
#ScientificML #datasets #earthscience
The Met Dataset: произведения искусства
Для формирования обучающего набора используется коллекция Метрополитен-музея (Metropolitan Museum of Art, The Met) в Нью-Йорке, находящаяся в открытом доступе и состоящая из около 400 тысяч изображений из более чем 224 тысяч классов, начиная с эпохи палеолита и заканчивая моднейшими художниками современности.
Каждый музейный экспонат соответствует уникальному произведению искусства и определяет свой собственный класс. Обучающее множество имеет распределение с длинным хвостом, где более половины классов представлены одним изображением, что делает его особым случаем обучения на нескольких снимках.
🗂 Датасет
#datasets #art #history
Для формирования обучающего набора используется коллекция Метрополитен-музея (Metropolitan Museum of Art, The Met) в Нью-Йорке, находящаяся в открытом доступе и состоящая из около 400 тысяч изображений из более чем 224 тысяч классов, начиная с эпохи палеолита и заканчивая моднейшими художниками современности.
Каждый музейный экспонат соответствует уникальному произведению искусства и определяет свой собственный класс. Обучающее множество имеет распределение с длинным хвостом, где более половины классов представлены одним изображением, что делает его особым случаем обучения на нескольких снимках.
🗂 Датасет
#datasets #art #history
Пока все спорят о том что такое сознание, и есть ли оно в больших языковых моделях, предлагаю сосредоточится на более научной дискуссии.
ArgSciChat - это набор данных аргументированных диалогов. Он состоит из 498 сообщений, собранных из обсуждения 20 научных статей.
Датасет может быть использован для оценки разговорных агентов и дальнейшего стимулирования исследований в области аргументированных научных агентов.
🗂 Датасет
#ScientificML #nlp #datasets
ArgSciChat - это набор данных аргументированных диалогов. Он состоит из 498 сообщений, собранных из обсуждения 20 научных статей.
Датасет может быть использован для оценки разговорных агентов и дальнейшего стимулирования исследований в области аргументированных научных агентов.
🗂 Датасет
#ScientificML #nlp #datasets