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Titel:

ScalarFlow: A Large-Scale Volumetric Data Set of Real-world Scalar Transport Flows

Dokumenttyp:
Forschungsdaten
Verantwortlich:
Thuerey, Nils
Autorinnen / Autoren:
Eckert, Marie-Lena ; Um, Kiwon ; Thuerey, Nils
Institutionszugehörigkeit:
TUM
Herausgeber:
TUM
Enddatum der Datenerzeugung:
01.10.2019
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Quellen der Daten:
Simulationen / simulations
Datentyp:
Datenbanken / data bases
Beschreibung:
This archive contains space-time reconstructions of buoyant hot plumes. The data is intended for machine learning, vision and graphics applications.
Links:

Project & Source-Code

Schlagworte:
Fluid Simulation; Navier-Stokes; Deep Learning; Computer Graphics; Computer Vision
Technische Hinweise:
View and download (540,6 GB total, 108 files)
The data server also offers downloads with FTP
The data server also offers downloads with rsync (password m1521788):
rsync rsync://m1521788@dataserv.ub.tum.de/m1521788/
Data format: numpy arrays (npz), 104 data sets, each with 100x178x100 cells for 150 time steps, input images are 1080x1920
Sprache:
en
Rechte:
by-nc-sa, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Horizon 2020:
ERC StG 637014
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