路怎么走,你自己选

街角修鞋的老人,整天埋头干活,很少看他抬头,即使是你上他的鞋摊修鞋,他也只是抬起上半个眼皮,视线从老花眼镜的黑框翻出来,正好落在你递过来的鞋上。他只看鞋。偶尔闲暇下来,他还是耷拉着眼皮,盯住过往的一只只鞋,看得出神,似乎那些走来走去的鞋上,都带着故事似的。 他准备了三双拖鞋,这是给那些急修鞋的人,临时搭搭脚的。其实这种情况并不多,不知道他为什么却准备了三双拖鞋? 没事的时候,我喜欢坐在他的鞋摊上,一边看他修鞋,一边和他闲聊几句。 有人走了过来。坐下。脱下鞋,师傅,麻烦你给补补。一口外地口音。 他抬起半个眼皮,看看鞋,一双已经洗得发白的解放鞋,前脚掌裂开了一道缝。这种鞋,补补,最多收一两块钱,修鞋的人,都不大愿意修。他拿起鞋。空气中弥漫着一股脚臭味。修鞋的中年男子,不好意思地缩缩脚。他的袜子破了,露出两个脚趾。老人顺手拿起一双拖鞋,递给中年男子,说:“你先搭个脚,一会就修好。”我注意到,那是三双鞋中,最旧的一双,棉的。中年男子感激地笑笑,穿上了老人递过来的拖鞋。 几分钟后,老人修好了鞋,收了他5角钱。中年男人穿上修好的解放鞋,跺跺,很满意的样子。 中年男人走后,我忍不住问老人,5角钱的生意你也做啊?老人瞥一眼我的脚:“他那双鞋,都不值1元钱,怎么收他的钱啊”。其实我知道,老人是同情他。那个中年男人,一看就是在建筑工地干活的民工。可是,我不明白,为什么递给他搭脚的,是最旧的那双拖鞋呢?难道老人看不起他?老人似乎看出了我的疑惑,又像是自言自语:你要是拿双新鞋给他搭脚,他反而不自在呢。 关于老人的那几双搭脚的鞋,还有一段传奇故事呢。 一次,有个小伙子气喘吁吁地跑到老人的鞋摊,让他修鞋,他的一只鞋底断了。老人顺手从身后摸出一双拖鞋给他搭脚。正修着,忽然,传来一阵嘈杂声,几个人追了过来。小伙子一见,拔腿就跑,没跑几步,脚上的鞋带断了,赤着脚的小伙子脚步明显慢了下来,没跑出多远,被后面的人追上。原来小伙子是个扒手,逃跑途中鞋底坏了,于是跑到老人的鞋摊,准备换个鞋底继续跑。 事后,有人问老人,小偷穿着你给他搭脚的拖鞋,怎么没跑几步,鞋带就断了?是不是你使了什么手脚?老人抬抬眼皮,眨眨,未置可否,然后继续埋头,修鞋。 我可以理解老人的意思,因为每双鞋上都写着一个人的人生,路怎么走,都是自己选的。
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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