这些天受到了四级的打击,天天都在看听英语

本文分享了作者在英语学习过程中的体会,从对英语老师的不满到逐渐找到适合自己的学习方法,通过阅读英文书籍和坚持听力练习来提升英语水平。

受到打击时!感觉真的有一种不服气的感觉,一个小小的四级,就能够我难住。想想之所以以前英语不好,还不愿意学。可能受到了英语老师的影响。我想,如果真的要学好英语就该爱上它,而不是死记硬背。所以我慢慢看些英文书籍。看心灵鸡汤等等有趣的双语书籍。只要我能够坚持20天,这就能够成为我的习惯。之前连续去图书馆两个星期看来就是不够坚持,不知道这次能不能坚持下来。经过这几天的努力听听力,看英文书。感觉是有点自信了。还是那句话,坚持就是胜利。加油

纸张与塑料实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:纸张与塑料实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:5304张图片 验证集:440张图片 总计:5744张图片 • 训练集:5304张图片 • 验证集:440张图片 • 总计:5744张图片 • 分类类别: 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 • 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片数据来源于相关领域,标注精确,支持模型训练。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确分割纸张和塑料物体的AI模型,用于智能垃圾桶、回收设施或环境监测系统。 • 环境监测与保护应用:集成至环保监控平台,实时检测和分类垃圾,促进垃圾分类、回收和可持续发展。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,为垃圾识别和材料分类提供数据基础,推动AI在环境科学中的应用。 • 工业自动化与物流:在制造业或物流环节中,用于自动化检测和分类材料,提升生产效率和资源管理。 三、数据集优势 • 精准标注与实用性:每张图片均经过仔细标注,实例分割边界精确,确保模型能够学习纸张和塑料的细粒度特征。 • 数据多样性:涵盖多种场景和条件,提升模型在不同环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割模型训练,并支持扩展至其他视觉任务。 • 应用价值突出:专注于可回收材料检测,为垃圾管理、环保政策和自动化系统提供可靠数据支撑,助力绿色科技发展。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值