QtCreator Debug for VC

     天一程用QtCreator调试的时候遇到很纠结的问题,当启动调试的时候,梆梆弹出一个消息框“没有找到VisualC++的。。。组件”,晕死,怎么会这样,网上查资料,看了哈,原来与CDB设置有关,果断的找到:

QtCreator <wbr>Debug <wbr>for <wbr>VC

 

点下自动检测,没有检测到。

 

无奈,就继续研读网上少之又少的资料,才发现需要下载一个Debugging Tools for Windows(x86)

下了哈,装上,再次选择CDB-》自动检测,看见希望了。

 

后来点调试,晕,好慢啊(第一次很慢),成功了。

但是断点调试的功能不全,不知道怎么回事。

未完待续。。。。

一、基础信息 数据集名称:建筑工地安全检测数据集 图片数量:练集:6,274图片 分类类别: - 安全帽(Hardhat) - 口罩(Mask) - 无安全帽(NO-Hardhat) - 无口罩(NO-Mask) - 无安全背心(NO-Safety Vest) - 人员(Person) - 安全锥(Safety Cone) - 安全背心(Safety Vest) - 机械(machinery) - 电线杆(utility pole) - 车辆(vehicle) 标注格式:YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。 数据来源:图片来源于工地监控或航拍图像,覆盖多样化工地环境。 二、适用场景 1. 工地安全监控系统开发:支持构建AI模型,实时检测工人安全装备佩戴情况(如安全帽、背心),识别违规行为(如未佩戴防护装备),提升工地安全管理效率。 1. 安全合规检查工具:用于开发自动化工具,辅助巡检人员识别危险区域(如机械操作区、安全锥设置点),确保施工合规性。 1. 建筑行业AI应用集成:嵌入建筑管理软件或移动应用,提供物体检测功能,支持风险预警(如人员靠近危险机械)。 1. 安全教育培资源:作为教学数据集,用于培AI工程师或工地安全人员,学习安全规范相关的目标检测技术。 三、数据集优势 1. 精准标注与高实用性:标注基于YOLO格式,边界框定位准确,类别覆盖工地核心安全要素(如防护装备、危险物体),确保模型学习真实场景。 1. 多样性与泛化能力:包含11个类别,涵盖人员、设备、环境等多维元素,数据源自不同工地场景,提升模型在复杂环境中的泛化性能。 1. 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),直接用于目标检测模型练,并支持扩展至分割或分类任务。 1. 行业价值突出:聚焦建筑安全风险检测(如未佩戴安全装备、机械操作隐患),为AI驱动的事故预防提
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