天池数据集平台 - 阿里云推出的，旨在为科研人员和开发者提供高质量、脱敏后的数据集和计算资源的开放平台

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天池数据集平台

天池数据集平台是由阿里云推出的，旨在为科研人员和开发者提供高质量、脱敏后的数据集和计算资源的开放平台。

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什么是天池数据集平台

天池数据集平台是由阿里云推出的，旨在为科研人员和开发者提供高质量、脱敏后的数据集和计算资源的开放平台。该平台主要面向社会开放阿里集团内部及第三方授权的数据，并且涵盖了多个行业领域，包括电商、金融、医疗健康、工业制造、交通、自然科学和能源等。

天池数据集平台的主要组成部分包括“天池大赛数据集”、“阿里科研论文数据集”和“阿里业务数据集”。其中，大赛数据集是通过天池举办的各类竞赛后开放出来的数据集；科研论文数据集则是阿里算法研究团队在发表论文时发布的数据集；业务数据集则是一些经过脱敏处理的阿里实际业务数据。

此外，天池平台还提供了丰富的AI学习课程、在线数据分析工具以及大数据交流社区等功能，帮助用户提升技能并促进学术交流。作为一个功能强大且资源丰富的AI和数据科学平台，天池特别适合希望通过竞赛和实际项目来提升自己技能的研究人员和开发者。

总之，天池数据集平台不仅是一个提供大量真实场景数据的分享平台，还是一个综合性的AI和数据科学社区，致力于推动人工智能技术的发展和应用。

RSOD是一个开放的目标检测数据集，用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机，油箱，运动场和立交桥，以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。

VoxCeleb2是一个大规模的说话人识别数据集，从开源媒体中自动收集而来。该数据集包含超过100万个话语片段，由6000多名不同背景的说话者提供。这些语音片段是在自然场景中收集的，因此包含了各种现实世界的噪音，如笑声、交谈声、频道效果和音乐等。

Label Studio是一款开源的数据标注工具，广泛应用于机器学习和数据科学领域。它支持多种类型的数据，包括图像、音频、文本、视频和时间序列等。

高分辨率SAR舰船检测数据集-2.0（AIR-SARShip-2.0）发布300幅图像，图像分辨率包括1m和3m，成像模式包括聚束式和条带式，极化方式为单极化，极化方式为VV，场景类型包含港口、岛礁、不同等级海况的海面，目标覆盖运输船、油船、渔船等十余类数千艘舰船。

Papers with Code是一个集合了机器学习论文、代码实现、以及大量数据集的平台。它提供了3000+个机器学习数据集，覆盖了数百个任务和多种语言，旨在促进机器学习领域的研究和发展。

DPED数据集（Deep Photo Enhancement Dataset）是一个大型的图像数据集，主要用于深度学习模型的训练和验证。该数据集包含从不同设备拍摄的真实照片，包括三部不同的手机和一台高端反光相机。