个人恐怖事件排名

10. 预见到自己不想见到的结果却无力改变

9. 遇到劫匪、强盗

8. 遇到了吃人的猛兽

7. 一大堆虫子在我身上乱爬

6. 看日本恐怖小说、电影

5. 我在碧绿的水池子底潜水,周围是看不透的碧绿

4. 失去自己某种或多种赖以生存的能力

3. 我的感觉欺骗我,我不再有正确/符合以往标准的感觉

2. 别人不相信我,我却没有办法/证据让我自己也相信我,更不用说证明给别人看

1. 逻辑坍塌,我进入了一个不合逻辑的世界

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纸张与塑料实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:纸张与塑料实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:5304张图片 验证集:440张图片 总计:5744张图片 • 训练集:5304张图片 • 验证集:440张图片 • 总计:5744张图片 • 分类类别: 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 • 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片数据来源于相关领域,标注精确,支持模型训练。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确分割纸张和塑料物体的AI模型,用于智能垃圾桶、回收设施或环境监测系统。 • 环境监测与保护应用:集成至环保监控平台,实时检测和分类垃圾,促进垃圾分类、回收和可持续发展。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,为垃圾识别和材料分类提供数据基础,推动AI在环境科学中的应用。 • 工业自动化与物流:在制造业或物流环节中,用于自动化检测和分类材料,提升生产效率和资源管理。 三、数据集优势 • 精准标注与实用性:每张图片均经过仔细标注,实例分割边界精确,确保模型能够学习纸张和塑料的细粒度特征。 • 数据多样性:涵盖多种场景和条件,提升模型在不同环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割模型训练,并支持扩展至其他视觉任务。 • 应用价值突出:专注于可回收材料检测,为垃圾管理、环保政策和自动化系统提供可靠数据支撑,助力绿色科技发展。
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