国庆假期怎么这么短[By Tina]

      还没来得及体味假期的味道,假期已经飞逝了,只留下给我们一个华丽的尾巴。短暂的时间因为我们得日日夜夜的埋头CODING而变得更加短暂。记得以前睡懒觉,早上十点才起床,然后磨磨蹭蹭地洗漱,吃饭,然后就觉得新的一天才刚刚开始。而现在,早上八点起床,再出寝室去吃饭时,大约已是八点半。待吃完饭,步行到培训楼,已是九点。九点一过,就好像日子已过去了半天,因为时针会瞬间指向十一点,指向十四点,指向二十四点。真真是体会到时间最宝贵的道理。

    身在忙碌的日子中,犹如在童年搭的积木房中,全身心都在项目上,外界的是是非非都已不再理会。这是种单纯的忙碌的日子,却又不是空虚地盲目地忙碌。也许,将来我重新过回我悠闲的日子时,我会常常来回味今日的纯粹,今日的充实,今日的忙碌。可是,有时候还是非常想念那悠闲的日子,想念那云淡风轻的无所事事的日子。

    这几天,身体有点虚弱,所以也就没有像以前那样疯狂的熬夜,疯狂地喝咖啡。一般也都是一点就去睡了,早上八点多起床。也许这才是正常的日子。所幸的是Ivan回来了,他学东西很快,瞬间就把大梁挑过去了,我的担子就轻多了。beabsolutelyzero也很强,明显地编程经验比我们强多了。虽然大家有时候很担心项目的进度,可是不管项目处于什么样的境地,我们都很沉得住气。因为,我们自己已经把我们送上了不归路,我们只有一个方向可去,那就是向前。其实,这世上的不归路何止这一条。

   很想回家。

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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