转载笑话几则

安全
  
    高尔夫球手偶然将球击到了一个蚁山上。他用力挥杆击球,但没打中,却打死了很多蚂蚁。他第二次挥杆击球,又打空了,打死了更多蚂蚁。“快,快跟我来!”一只蚂蚁对它惊慌失措的同伴们叫道,“只要我们能爬上那只球,我们就安全了。”
  
    
  
    坠山
  
    两名山友一同去登山,其中一位不慎跌下山谷……另一个喊道:“你受伤了吗?”只听见深渊传来回声:“不知道呀,我还在往下掉……”
  
  
    梦想成真
  
    曾经有一位年轻人,在他很年轻的时候梦想成为一位伟大的作家。有人问他什么才是他心目中的伟大,他回答说,“我写的东西全世界每个人都会阅读,并且会激起他们发自内心的情感和冲动,会让他们情不自禁地尖叫,哭泣,带着愤懑和苦痛的呻吟!”现在他为微软工作,编写出错警告信息! 
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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