贡献自己的成果供大家学习——现实中的项目

本项目为作者自主研发的Web框架,适用于局域网应用。该框架采用SpringMVC作为核心,结合Hibernate3+JDBC实现持久层操作,并使用EXT2作为前端视图层,通过Json进行前后端数据交互。
在以往的学习中经常利用网络代码,很少为网络提供资源,现在我想把这些代码公布出来,希望对大家有所帮助。

本项目是本人为公司设计的web框架,包括简化的系统权限模块,其他的不涉及公司业务。仅仅为大家学习而用。
系统框架采用的是Spring MVC,持久层则采用hibernate3+JDBC,视图层则采用当前流行的EXT2(由于系统属于局域网应用,所以不担心ext的速度问题)
控制层与ext的数据交互则采用Json。
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提数据支持。 • 学术研究农业创新:支持植物科学人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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