Datasets

Datasets e software en Gitlab Datasets y software en Github

• BasketballPlayers - Conxunto de datos para clasificación de xugadores de baloncestoJosé María Alonso Moral, 2019
• dETRUSC - Base de datos de vídeo para detección e seguemento creada coa Jetson TX2Beatriz Blanco Filgueira, Daniel García Lesta, Víctor Manuel Brea Sánchez, Paula López Martínez, 2018
• Fish Ovary - Texture features from histological images of fish ovaryEva Cernadas García, Manuel Fernández Delgado, 2015
• Gaussian Motion Data - Synthetic database with concept drift to test evolving clustering algorithmsDavid González Márquez, Abraham Otero Quintana, Paulo Félix Lamas, Constantino Antonio García Martínez, 2017
• Honeybee Pollen - Texture features extracted from images of honeybee pollenEva Cernadas García, Manuel Fernández Delgado, 2004
• Hyperspectral Change Detection Dataset - Two different hyperspectral scenes from the AVIRIS sensorDora Blanco Heras, Francisco Argüello Pedreira, Javier López Fandiño, Álvaro Ordóñez Iglesias, Jorge Alberto Suárez Garea, Pablo Quesada Barriuso, 2016
• Pollen Grains - Shape and texture features extracted from pollen grainsEva Cernadas García, Manuel Fernández Delgado, 2006
• Prioritization Dataset - Métricas de código para técnicas de priorización en God Class Design SmellKhalid Alkharabsheh, José Ángel Taboada González, 2019
• Project Nominal Information - Information about 24 open source systems written in JavaKhalid Alkharabsheh, Yania Crespo, José Ángel Taboada González, 2016
• Scab - Bands of infrared hyperspectral imaging data of potatoesEva Cernadas García, Manuel Fernández Delgado, 2011
• SPLM-Lexicon - Sentiment lexicons (positive and negative words) from corpus of movie reviewSattam Al Matarneh Mohammad, Pablo Gamallo Otero, 2017
• USC-GRAD-STDdb - Base de datos de obxectos pequenos para a detección de obxectos en imaxes.Brais Bosquet Mera, Manuel Mucientes Molina, Víctor Manuel Brea Sánchez, 2018
• VERY-NEG and VERY-POS Lexicons - Sentiment Lexicons for the most negative and most positive wordsSattam Al Matarneh Mohammad, Pablo Gamallo Otero, 2018
• Videos for Visual Attention Models - Videos for Visual Attention ModelsVíctor Leborán Álvarez, Xosé Manuel Pardo López, Xosé Ramón Fernández Vidal, Antón García Díaz, 2016