【Gordon's Great Escape】美食大冒险第二季第一集双语字幕

大厨继续在东南亚的修行之旅,不仅欣赏了美景,还品尝了当地特色美食。本集作为第二季的第一集,涉及一些敏感的历史话题,请观众自行判断。

今天收到百度通知贴吧帐号被封了,竟然把我以前在贴吧发的字幕相关的帖子都删掉了。我R,唉。。以后重要东西看来也不能只放在百度网盘,得研究一下国外的网盘。还好记得以前发过帖子的大概内容。


言归正传

大厨在东南亚继续进行着他的修行之旅。本集为第二季的第一集,大厨不但欣赏到了异国他乡的美丽风景,还品尝到了独具特色的异国美食。

    由于内容涉及一些敏历史话题,请童鞋们观看时自行判断。

预知详情访问我的网盘

网盘地址:  http://pan.baidu.com/share/home?uk=220229080

数据集介绍:太阳能板实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:太阳能板实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:2341张图片 验证集:669张图片 测试集:334张图片 总计:3344张图片 • 训练集:2341张图片 • 验证集:669张图片 • 测试集:334张图片 • 总计:3344张图片 • 分类类别: solar_panel(太阳能板):用于识别和分割太阳能板实例。 • solar_panel(太阳能板):用于识别和分割太阳能板实例。 • 标注格式: YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据来源:可能涉及航空或能源相关领域,具体未指定。 二、适用场景 • 太阳能板检测与监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割太阳能板区域的AI模型,用于能源管理、设备状态监控和自动化巡检。 • 可再生能源评估与规划:集成至太阳能资源分析系统,提供太阳能板分布数据,支持太阳能潜力评估和绿色能源项目规划。 • 学术研究与工业创新:支持计算机视觉在可再生能源和环保领域的应用研究,助力太阳能技术优化和智能化发展。 • 城市规划与建设管理:用于城市太阳能设施安装情况的自动化调查,辅助城市能源基础设施规划和维护。 三、数据集优势 • 精准标注与专业性:标注采用实例分割多边形,确保对太阳能板边界的精确捕捉,提升模型分割准确性。 • 数据量充足:包含超过3000张图片,提供丰富的训练和测试样本,增强模型泛化能力。 • 任务适配性强:标注兼容YOLO格式,可直接用于实例分割模型训练,支持主流深度学习框架,便于快速部署。 • 应用价值突出:专注于太阳能板实例分割,为可再生能源管理、智能监控和可持续发展提供关键数据支持。
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