完美盗贼

喜欢看电影,看过的影片自然也不少.下班时候突然又想到了以前看过的一部<完美盗贼>,像以前的<夺面双雄>一样,总是在很不经意见想起它,某些情节,其中的某个画面,或者是演员的某个简单的动作(像夺面双雄中凯奇抚摸亲人脸庞的动作),他们的精神状态,情感经历这些自己喜欢或者能引起共鸣的东西.

想起影片中抢劫第二家银行的情景, 两位大盗作为客人与主人共进晚餐,比利很轻松友善专业的与女主人讨论关于烹调的技术,布鲁斯一脸严肃的询问男主人明天要抢劫那家银行的一些工作细节,无性间形成了一种强烈的对比反差,还有小女孩的可爱表现,真是让人回味无穷(自恋表现).即便是第二天在去银行的车上,比利也会有与女主人关于自己形象是模仿那位明星那张专辑的争论.还有布鲁斯在从监狱刚逃出来,抢劫汽车的过程,最后还提醒那位女士拿走车上自己的皮包等等这些琐碎的细节都是那么的可爱.

<夺面双雄>一样,感觉整部影片营造了一种忧郁的气氛(虽然导演也许并没有这样一来的本意,或在别人看来感觉根本不存在),不知道什么原因,从内心来说我喜欢这样的氛围.这样的感觉在看<平凡的世界>中最强烈,以至于我不看不下去看不完最后的内容,在看<基督山伯爵>最后部分出现过,说不出的原因,为什么喜欢.

写到这有想起了盗贼中女主人公第一次去那片小森林,三个盗贼住所的情景,疯子梦想着自己能成为火人而做着实验,布鲁斯像个在那用大斧头机械性的劈材~~~~~~~

 

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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