乱七八糟

临近年底,项目进入紧张的冲刺阶段,团队面临修改需求及技术挑战,包括解决渲染bug和引擎升级等问题。同时,迎来PhysX对于PC用户的免费使用利好消息。
好多天没有写blog了,快到年末了,怎么也要写些东西的
盛大总在催促乱舞进度,因为他们提了很多修改要求,同事们都在疯狂
加班加点干活。昨天,就连平时很少加班的我,也被拉下来了,上一版本
引擎因为有一个虽然不经常发生,但是存在的渲染bug,一直没有狠心下来
改,昨天在爆发后,我终于将新Victory3D的设计应用到了上一个版本,
结果问题n多,因为以前的渲染状态和绘制流程是基于Fix pipeline的,
很多东西都要做处理,更新给项目后,真是一屁股的屎,只好,不停的改
不停的更新,项目那边程序被我折腾得够呛,我自己也被搞到9点才走,
下楼拉开车门一看,真是祸不单行,MD,垃圾交管给我贴条了,违章停车
罚款200,我sun,楼下免费停车位,本来挺多,他们为了让车主都去收费
停车场停车,人为用东西栏柱不让停。我停车位置靠在许可泊车位旁边一
点点,那个地方完全没问题。哎,过年了,交管部门也要发年底奖金了,
没办法。以后要小心些,今天早上我就把车停车场了,花些钱,免得被
贴条。
另外,跟Agiea中国的人联系上了,现在PhysX对于pc用户免费了!他们
技术和市场人员来我们公司,很快就可以签订Agreement了。哈哈,免费
了好,以后省大事情了。 
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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