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        中文對(duì)聯(lián)/十二生肖/城市景點(diǎn)/旅游計(jì)劃……年味超濃的數(shù)據(jù)集匯總

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        中文對(duì)聯(lián)/十二生肖/城市景點(diǎn)/旅游計(jì)劃……年味超濃的數(shù)據(jù)集匯總

        原標(biāo)題:中文對(duì)聯(lián)/十二生肖/城市景點(diǎn)/旅游計(jì)劃……年味超濃的數(shù)據(jù)集匯總
        文章來源:HyperAI超神經(jīng)
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):2894字

        HyperAI超神經(jīng)春節(jié)數(shù)據(jù)集匯總:AI賦能傳統(tǒng)文化與現(xiàn)代生活

        HyperAI超神經(jīng)為大家精心整理了8個(gè)春節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)集,涵蓋中國傳統(tǒng)文化、城市交通、景點(diǎn)等多個(gè)方面,助力開發(fā)者利用AI技術(shù)豐富春節(jié)體驗(yàn),讓年味更濃。

        1. 中文對(duì)聯(lián)數(shù)據(jù)集

          該數(shù)據(jù)集包含約740,000副對(duì)聯(lián),分別存儲(chǔ)在上聯(lián)文件(fixed_couplets_in.txt)和下聯(lián)文件(fixed_couplets_out.txt)中,為AI對(duì)聯(lián)生成和分析提供了豐富的素材。

        2. 交通標(biāo)志圖像數(shù)據(jù)集

          數(shù)據(jù)集包含58個(gè)類別的5,998張交通標(biāo)志圖像,每張圖像都經(jīng)過清晰標(biāo)注,可用于訓(xùn)練AI交通標(biāo)志識(shí)別模型,提升春運(yùn)期間的交通安全。

        3. 街景交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集

          該數(shù)據(jù)集包含9,898張街景圖像,每張圖像都包含一個(gè)或多個(gè)交通標(biāo)志并已標(biāo)注坐標(biāo)和類別,可用于更復(fù)雜的交通標(biāo)志識(shí)別場(chǎng)景訓(xùn)練。

        4. 十二生肖數(shù)據(jù)集

          數(shù)據(jù)集包含8,508張十二生肖圖像,已劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集,方便開發(fā)者進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估,助力AI生肖文化應(yīng)用開發(fā)。

        5. 多繡數(shù)據(jù)集

          這是首個(gè)通過單針和多針標(biāo)簽詳細(xì)標(biāo)注的刺繡數(shù)據(jù)集,包含超過30,000張圖像,可用于AI刺繡圖案識(shí)別和生成等應(yīng)用。

        6. 民族文化微調(diào)數(shù)據(jù)集

          該數(shù)據(jù)集包含151,159條數(shù)據(jù)(公開10,000條),涵蓋建筑、服飾、工藝、飲食、禮儀、語言、習(xí)俗七大領(lǐng)域,可用于民族文化相關(guān)的AI模型微調(diào)和應(yīng)用開發(fā)。

        7. 旅游計(jì)劃數(shù)據(jù)集

          數(shù)據(jù)集包含1,225個(gè)旅行規(guī)劃意圖和參考計(jì)劃,可用于測(cè)試AI在真實(shí)世界場(chǎng)景中的規(guī)劃能力,例如智能旅游助手等應(yīng)用的開發(fā)。

        8. 城市景點(diǎn)數(shù)據(jù)集

          該數(shù)據(jù)集包含中國352個(gè)城市的旅游景點(diǎn)數(shù)據(jù),每個(gè)城市包含100個(gè)地點(diǎn)信息,包括名稱、地址、介紹、圖片等,可用于AI旅游推薦和信息檢索等應(yīng)用。

        HyperAI超神經(jīng)持續(xù)為開發(fā)者提供豐富優(yōu)質(zhì)的公共資源,這些春節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)集只是其中一部分。 訪問官網(wǎng)了解更多資源,并加入討論群參與交流。


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        文章來源:HyperAI超神經(jīng)
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        作者簡(jiǎn)介:解構(gòu)技術(shù)先進(jìn)性與普適性,報(bào)道更前沿的 AIforScience 案例

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