One Night in Beijing[by Ivan]

作者在京参加竞赛期间,体验了从农村到市区的生活变化,并在距离IBM中国区总部不远处的网吧上网。文中提到了作者的感受、与队友的互动及对未来的展望。

抬头窗外,不觉天明。

这几天在北京浮华的边际,品尝农村的落寞,要憋坏了。遂来到市区上网。耳机里《北京一夜》的曲子不停悠扬,京腔提醒我,你还身在京城。

现在说来有趣,IBM中国区总部就在我身旁400米处左右。也就是说,我在距离IBM最近的网吧里上网。这种感觉告诉我,这次竞赛一直在进行着。

离开队伍对工作产生了不好的影响,最致命的就是难以上网。对于我来说,不能上网就等于没有窒息一般难受。不过这几天把驻地附近摸的差不多了。今后出来要方便多了。

和北京这几天,一直没和以前的导师见面。与我住一起的,主要是国外的志愿者和国内的大学生。前者视野开阔,后者年轻激昂。后者不断提醒我,你已经大四了。呆会我就去亚运村,那里是我第一次实习的地方。希望能见导师一面,也许他可以给我一些启发性意见。

说来奇怪,这次竞赛的队伍中,我是唯一的大四学生,不过却可能是最年轻的成员。老天真有意思,造就这样搞笑的场景。有时候总觉得我这家伙有点为老不尊,总是没个学长的样子,后来想想,一切都无所谓,能把任务完成就OK了。

看着队友的文章,知道我们的作业已经完成了。按计划作业应该是我负责的,不过我却来到了北京,成了逃兵。

过一段时间,等培训结束了,我就到了颐和园附近支教,那里上网一定方便多了,希望能让我多多抗起一部分应该抗的工作。

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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