雨中黄昏

一个多雨的黄昏

我抬头望着天空

让迷朦的双眼

迷失在朦胧的春雨里

任额前积蓄的雨水

流过眼睛

从脸颊下不断滑落

 

一切仿佛都已停止

只留我的思念

伴着细密绵长的春雨

走过这潮湿的季节

却有一种浓浓的忧伤

如同这三月的暮霭

在整个心底弥散开来 

 

这张纸是某天帮烙樱MM找MP4转换工具的光盘时不知从哪掉了出来的
而里面这首“诗”是在我最“低迷”的那段时间日本兄写的
以前看不懂
现在也不懂-_-||
但却能勾起某些回忆
不可否认日本兄是我认识的人中文字功力最强的一个~
所以决定将这诗留在Blog做个纪念
以及感谢日本兄的“精彩提诗” ^_^

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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