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　　Look into Person（LIP）是一个新的大规模数据集，专注于人的语义理解，该数据集包含 50，000 张图像，其中包含精心设计的像素注释、19 个语义人体部位标签和具有 16 个关键点的 2D 人体姿势。带注释的 50，000 张图像是从 COCO 数据集中裁剪的人物实例，大小大于 50 * 50。从真实场景收集的图像包含以具有挑战性的姿势和视图出现的人类、严重遮挡、各种外观和低分辨率。

　　这个数据集由440个声音组成，包含猫在不同环境中发出的喵喵声。具体来说，属于2个品种（缅因猫和欧洲短毛猫）的21只猫反复暴露于三种不同的刺激

　　数据集介绍AIST++ 舞蹈动作数据集是从 AIST 舞蹈视频数据库构建的。 对于多视图视频，设计了一个精心设计的管道来估计相机参数、3D 人体关键点和 3D 人体舞蹈动作序列：它为 1010 万张图像提供 3D 人体关键点注释和相机参数，涵盖 9 个视图中的 30 个不同主题。 这些属性使其成为具有 3D 人体关键点注释的最大和最丰富的现有数据集。它还包含 1,408 个 3D 人类舞蹈动作序列

　　荧光显微镜使现代华体会体育生物学取得了巨大的发展。由于其固有的微弱信号，荧光显微镜不仅比摄影噪声大得多，而且还呈现出泊松-高斯噪声，其中泊松噪声或散粒噪声是主要的噪声源。为了获得干净的荧光显微镜图像，非常需要有专门设计用于对荧光显微镜图像进行降噪的有效降噪算法和数据集。虽然存在这样的算法，但没有这样的数据集可用。在本文中，我们通过构建专用于泊松-高斯去噪的数据集 - 荧光显微镜去噪 (FMD) 数据集来填补

　　该数据集包含 1962 个 .jpg 无人机图像，可以用于图像分类。优点：所有图像都经过清理、裁剪、重复删除、劣质质量删除等。缺点：图片为不同的尺寸。

　　Office-Home 是一个用于域适应的基准数据集，它包含 4 个域，每个域由 65 个类别组成。这四个领域是： 艺术——素描、绘画、装饰等形式的艺术形象；剪贴画——剪贴画图像的集合；产品——没有背景的物体图像；和真实世界——用普通相机拍摄的物体图像。它包含 15,500 张图像，平均每个类大约 70 张图像，一个类最多 99 张图像。