世界名曲

帕赫贝尔(德国,1653-1706)
D大调卡农

维瓦尔第(意大利,1678-1741)
四季
吉他奏鸣曲
曼陀铃协奏曲

巴赫(德国,1685-1750)
E调前奏曲
G弦上的咏叹调
爱的协奏曲
布蓝登堡舞曲
布蓝登堡协奏曲
雅克的迦可琳眼泪
舞乐组曲
船歌
耶稣,我们永远的幸福
马太受难曲
G大调小步舞曲
D小调托卡塔与赋格

莫扎特(奥地利,1756-1791)
安魂曲
圣诗
G大调弦乐小夜曲
D大调小步舞曲
D大调圆号协奏曲
第二十五交响曲
第三十三交响曲
第三十五交响曲
第三十六交响曲
第三十八交响曲
第三十九交响曲
第四十交响曲
第四十一交响曲
第十一号钢琴奏鸣曲(土耳其进行曲)
第二十号钢琴协奏曲
第二十一号钢琴协奏曲
第二十三号钢琴协奏曲
第二十四号钢琴协奏曲
第二十六号钢琴协奏曲
第二号横笛协奏曲

贝多芬(德国,1770-1827)
悲怆奏鸣曲
月光奏鸣曲
致爱丽丝
第三交响曲(英雄)
第五交响曲(命运)
第六交响曲(田园)
第九交响曲(合唱)
暴风雨奏鸣曲
热情奏鸣曲

舒伯特(奥地利,1797-1828)
鳟鱼五重奏
小夜曲
未完成交响乐
圣母颂
菩提树
乐与之时
军队进行曲
野玫瑰
音乐瞬间

老约翰·施特劳斯(奥地利,1804-1849)
拉德斯基进行曲

门德尔松(德国,1809-1847)
e小调小提琴协奏曲
仲夏夜之梦序曲
结婚进行曲
春之歌
乘着歌声的翅膀
芬格尔山洞
第一钢琴协奏曲
无词歌
意大利交响曲
苏格兰交响曲

舒曼(德国,1810-1856)
A小调钢琴协奏曲
C大调幻想曲
第四交响曲
蝴蝶
狂欢节
童年情景
诗人之恋

肖邦(波兰,1810─1849)
马祖卡
波兰圆舞曲
F大调夜曲
F大调船歌
C小调夜曲
C小调即兴幻想曲
雨滴前奏曲
葬礼进行曲

李斯特(匈牙利,1811-1886)
匈牙利狂想曲第二号
爱之梦
钟(根据帕格尼尼的钟改编)

威尔第(意大利,1813-1901)
茶花女幻想曲
弄臣
阿依达
奥塞罗
安魂曲

弗朗茨.冯.苏佩(奥地利,1819-1895)
轻骑兵序曲

小约翰·施特劳斯(奥地利,1825-1899)
蓝色多瑙河舞曲
皇帝圆舞曲
春之声圆舞曲
蝙蝠序曲

勃拉姆斯(德国,1833-1897)
第三号交响乐
匈牙利舞曲第五号
摇篮曲
圆舞曲

比才(法国,1838-1875)
阿莱城姑娘
卡门
小步舞曲

巴达捷夫斯卡(波兰,1838-1861)
少女的祈祷

柴可夫斯基(俄罗斯,1840-1893)
1812序曲
C大调小夜曲
第一号钢琴协奏曲
罗密欧与朱莉叶幻想曲序曲
马祖卡舞曲 
那波里舞曲
如歌的行板
双人舞
四小天鹅
天鹅湖序曲
西班牙舞曲
匈牙利舞曲
圆舞曲
胡桃夹子组曲

德沃夏克(现属捷克,1841-1904)
自新大陆
幽默曲
金婚进行曲

马斯奈(法国,1842-1912)
朱尔的哀思
泰绮思冥想曲
沉思曲

埃尔加(英国,1857-1934)
爱的礼赞
威风凛凛进行曲

德彪西(法国,1862-1918)
月光曲
德彪西
德彪西
亚麻色头发的少女
牧神的午后
小小牧羊人
布娃娃
雪之舞
大海

理查德·施特劳斯(德国,1864-1949)
查拉图斯特拉如是说
家庭交响曲

伊万诺维奇
多瑙河之波圆舞曲

霍尔斯特(英国,1874-1934)
行星组曲

哈恰图良(俄罗斯,1903-1978)
马刀舞曲
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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