UMEA之行(1)

        时间过的好快,出差UMEA已经第10天了,这是我第2次来瑞典,和上次相比,淡定了许多,也没有激情出去体验不同的生活,只是一些基本的感受。

        第一天上班,在去办公室上班的路上,我有些忐忑,一直在想:我的同事是一些什么样的人?好不好打交道?我说的英语他们听不懂怎么办?当我走进办公室, 同事们都微笑着走上来和我握手,我一一用蹩脚的英语和他们说:Nice to meet you! 随后,组内开会,小组长说:你来了,以后大家都说英语,谢谢你给我们一次锻炼英语的机会。我尴尬的说:我英语不好。大家都说:你说的很好,我们都听的懂。汗!汗!汗!
        瑞典人的工作状态,看起来轻松又惬意,不管多么忙,上午必须有Fika(喝着咖啡、聊聊家常), 下午都要打乒乓球。每次Fika过后,原本紧绷的神经松弛了,思考问题也顺畅起来,而不是像机器人一样每天机械的运转。乒乓球在办公室流行有点出乎我的意料,一个乒乓球台10多个人转着圈子一起打,失一球便被被淘汰,直到最后的胜利者,技术不一定重要,跑的最快的很可能就是胜利者。不管什么活动,年轻人、老年人都积极参与其中,真正做到了劳逸结合,所以很多50多岁的老程序员依旧能保持良好的工作状态。
        下班的时候,我正准备离开,组内一个年轻的同事对我说:“你来了,不光要做工作,还可以学点瑞典语”,然后一本正经的教我“god morgon”,第二天又教我“ses imorgon”。现在每天早晚和他们打招呼都是“god morgon”、“ses imorgon”。我以为这就完了,后来这个小伙子又来找我:你能不能教我说点中文?
        … …
        很快,我就融入到了组内,我有种感觉:我和大家好像早就认识一样。
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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