深度学习数据集 自然界物体 地震震级、破坏和影响数据集，该数据集中有39列，其中building_id列是唯一的随机标识符。剩下的38个特性将在下面的小节中描述。类别变量已被混淆的随机小写ascii字符。在不同的列中出现相同的字符并不意味着相同的原始值。
深度学习数据集 自然界物体 火星月球表面陨石坑探测图像集，目前所有的月球图像都来自美国宇航局的月球勘测轨道飞行器任务。所有的图像都用RoboFlow进行预处理，去除EXIF旋转，调整大小为640640。标签每张图片都有YOLOv5文本格式的相关标签文件。共有300多张陨石坑图片
深度学习数据集 自然界物体 火星地表图像数据集，这个数据集总共包含73031个地标。从180张HiRISE浏览图像中检测和提取了10433个地标，从10433个原始地标增强了62598个地标。对于每个原始的地标，我们裁剪了一个方形边界框，包括地标的全部范围，以及左、右、上、下30像素的空白。每个裁剪的地标都被调整为227×227像素
深度学习数据集 自然界物体 恒星-星系分类数据集，这些图像是由位于印度奈尼塔的德瓦什塔尔天文台的1.3米内部望远镜拍摄的。捕获的原始图像的大小为2kx2k，从图像中减少到64×64的切割，以隔离单个图像中的源，星系有942张图片，恒星有3044张图片
深度学习数据集 自然界物体 火灾检测数据集，这个数据集包含10,003张图片，这些图片被分为3个不同的集合(训练、验证和测试)。它们被分开的比例是311。在5003张包含火灾的图片中，有2567张是通过将火灾图像叠加到新加坡道路视频中合成的。
