多次未占用重新排序方法

        private int messageIndex = -1;


        private static Dictionary<int, bool> indexMap;
        private static int GetAvailableAlertIndex()
        {
            if (indexMap == null)
            {
                indexMap = new Dictionary<int, bool>();
            }
            int maxNum = GetMaxmumAlerts();
            for (int i = 0; i < maxNum; i++)
            {
                if (indexMap.ContainsKey(i))
                {
                    if (indexMap[i])
                    {
                        indexMap[i] = false;
                        return i;
                    }
                }
                else
                {
                    indexMap.Add(i, false);
                    return i;
                }
            }
            return -1;
        }
        private void ResetIndex()
        {
            if (messageIndex == -1)
                return;
            System.Diagnostics.Debug.Assert(indexMap != null);
            if (indexMap != null)
            {
                if (indexMap.ContainsKey(messageIndex))
                {
                    indexMap[messageIndex] = true;
                }
            }           
            messageIndex = -1;
        }
 

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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