Hello world 永记初心

本文分享了一位编程新手的学习感悟,从最初的迷茫到逐渐掌握技能,体会到了编程带来的乐趣与成就感。作者鼓励所有踏上编程之旅的新手们保持初心,享受编程过程中的每一个惊喜。

学习编程的过程中

发现了很多新鲜的东西

就像是打开了一个新世界一样

无法自拔

就像编程初学者学会的第一句代码 都是 打印出 hello world一样

我以这句话 献给自己 也献给无数和我一样正在踏入这有趣领域的伙伴们

莫忘初心

铭记乐趣

希望 编程 算法  等等 都带给我们 更多快乐  满足与成就感~

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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