IE8语义化方法

不过需要首先注意的地方就是在css中初始化这些新标签的默认样式,HTML5在默认情况下表现为内联元素,对这些元素进行布局需要利用CSS手工把它们转为块状元素方便布局:
article,aside,dialog,footer,header,section,footer,nav,figure,menu{display:block}

1. 用js解决,用jscreateElement创建这些元素
代码:
< !--[if lt IE 9]>
                        <script>
                           (function() {
                             if (!
                             
                             0) return;
                             var e = "abbr, article, aside, audio, canvas, datalist, details, dialog, eventsource, figure, footer, header, hgroup, mark, menu, meter, nav, output, progress, section, time, video".split(', ');
                             var i= e.length;
                             while (i--){
                                 document.createElement(e[i])
                             }
                        })()
                        </script>
                <![endif]-->

2. 用html5 shiv包
< !--[if lt IE9]>
< script src="http://html5shiv.googlecode.com/svn/trunk/html5.js"></script>
< ![endif]-->
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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