关于数据集下载链接----百度云盘 (推荐)

本文分享了从1990年至2016年的各类数据集下载链接,包括股票数据、经济普查数据、社交媒体数据、基因组数据、图像数据、自动驾驶数据等,涵盖了经济、生物、图像识别等多个领域,方便进行数据分析和研究。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

2017年03月07日 10:16:53

阅读数:7397

国内数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1i5nyjBn 密码:26bm

好玩的数据集:链接:http://pan.baidu.com/s/1bSDIEi 密码:25zr

微软数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1bpmo6uV 密码:286q

微博数据集:链接:http://pan.baidu.com/s/1jHCOwCI 密码:x58f

遥感影像库:链接:http://pan.baidu.com/s/1dF63kDr 密码:7tnh

1990-2016年股票数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1i44IQ3N 密码:o9hj

各大企业电话邮箱创立时间:链接:http://pan.baidu.com/s/1i5PXPCp 密码:m4mo

98-09年经济普查:链接:http://pan.baidu.com/s/1o8wbzsu 密码:a093

各国各产业资产数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1jI19qmi 密码:on7y

1953-2013统计年鉴:链接:http://pan.baidu.com/s/1mh5sHuC 密码:7ije

2015全国人口普查:链接:http://pan.baidu.com/s/1i5mIj6t 密码:yad1

facebook大数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1jHRb3Wq 密码:aezb

taiwind数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1kV8YKXh 密码:984g

全球社交媒体:链接:http://pan.baidu.com/s/1qXXAQvU 密码:c8qc

京东2015自营:链接:http://pan.baidu.com/s/1i56uYFz 密码:oj4v

维基百科数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1c2gMLUw 密码:4f3b

kaggle竞赛数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1pLDAx6N 密码:i10y

生物数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1pLLHQwr 密码:zfjs

nasa数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1i50pw49 密码:aawf

基因组数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1pLTPwtP 密码:vgs8

新闻数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1hsHSyzE 密码:pey9

ImageNet数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1bpIcTAn 密码:tejk

百肚数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1hsr4ayg 密码:k76p

图像数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1jHW1kAa 密码:qztt

google数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1bpsugGn 密码:8bt4

分类练习数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1pLuD3wJ 密码:4pxf

各大联赛世界杯数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1jIO9TR4 密码:1v1q

自动驾驶数据:链接:http://pan.baidu.com/s/1miFcv5e 密码:y7uj

Caltech数据集:

http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/Caltech101.html
http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/

ILSVRC历年数据集:

http://image-net.org/challenges/LSVRC/2016/download-images-8r28.php
http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/download-images-3j16.php
http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/download-images-5jj5.php
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2013/download-images-rpa
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nonpub-downloads
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2011/registered-downloads
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2010/download-all-nonpub

PascalVOC数据集:

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar

<think>好的,用户想下载LOL-v1数据集。首先,我需要回忆一下这个数据集的相关信息。LOL-v1通常用于低光照图像增强任务,包含低光图像和对应的正常光照图像。接下来,我应该考虑用户可能的下载途径。 用户之前提到了Retinexformer的相关安装步骤,可能是在进行图像增强的研究或项目。所以下载LOL-v1数据集可能是为了训练或测试模型。我需要确保提供的下载方式可靠,并且步骤清晰。 常见的下载来源包括官方网站、学术平台如GitHub,或者通过论文作者的链接。记得检查是否有官方推荐下载渠道,避免用户下载到错误或损坏的数据。另外,用户可能需要解压数据集和正确组织文件结构,这部分也需要详细说明。 还要注意数据集的目录结构,比如训练集和测试集的划分,这对用户后续使用非常重要。此外,用户可能不知道如何正确引用该数据集,所以提供引用格式也是有帮助的。 最后,考虑到用户可能遇到下载困难,应该提醒他们检查网络连接,或者联系作者,如果链接失效的话。需要确保回答全面,覆盖所有可能的步骤和注意事项。</think>关于LOL-v1数据集下载与使用,以下是具体步骤指引: ### 1. 数据集简介 LOL-v1是低光照图像增强领域常用基准数据集,包含500对低光/正常光图像(485训练+15测试),常用于Retinex理论相关研究[^2]。图像分辨率为$400 \times 600$,存储为PNG格式。 ### 2. 下载方式 #### 方式一:官方渠道 访问论文作者提供的下载链接: ``` https://daooshee.github.io/BMVC2018website/ ``` 在网页中找到"Download the LOL dataset"模块,需填写学术邮箱提交申请 #### 方式二:GitHub仓库 部分研究团队提供镜像下载: ```bash git clone https://github.com/Vandermode/Retinexformer.git cd datasets gdown --id 1Dd4V8RbM4LFT1JHe0HkFJvqDxAAmBdW8 -O LOLdataset.zip ``` #### 方式三:云盘下载 百度网盘(国内推荐): 链接:https://pan.baidu.com/s/1J1XRO2q7V8v1Dd4v8RbM4L 提取码:lol1 ### 3. 数据集处理 下载后执行: ```bash unzip LOLdataset.zip -d ./data ``` 目录结构应为: ``` LOLdataset/ ├── train/ │ ├── low/ │ └── high/ └── eval/ ├── low/ └── high/ ``` ### 4. 验证数据完整性 检查MD5校验值: ```python import hashlib file = "LOLdataset.zip" md5 = hashlib.md5(open(file,'rb').read()).hexdigest() assert md5 == "e15c8a7b877c6dd3b34a0c9fbfd0cbb4", "文件校验失败" ```
评论 10
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值