男篮输在哪里?

 

 

有着历史最高阵容,被寄予厚望的中国男篮,并未能突破前八的瓶颈。和立陶宛的比赛,能够看让我们看到中国男篮与世界强队的差距。男篮输在哪里?

首先,身体和对抗能力的差距显然是最主要的。中国人,包括东方人,体力明显不如西方人,这是不争的事实。没有体力就没有抗衡的条件。体能的不足,导致运动员的技术变形,集中表现在外线投手集体发挥失常。

 

然后是基本技术和战术修养明显不如人家。进攻方面缺乏组织,打不出漂亮的组织进攻;防守方面对人家的高位档拆,显得束手无策。而立陶宛队有漂亮的跑动、穿插和掩护,他们给我们上了生动的一课。

 

第三,高强度对抗中缺乏投篮的稳定性。这场球立陶宛队的整个投篮命中率为54%,中国队是36%,差距很大,而外线三分球的差距更明显,对手是32投13中,命中率为42%,而中国队是21投4中,命中率不足20%。

 

出路在哪里呢?

首先基本功一定要过硬,在身体体能和力量上不如人家,就绝不能输在技术上了。

 

再是应该先欧洲联赛、NBA输送更多年轻的,有希望的球员。促进国内联赛不断进步,为年轻球员提供一个好的成长平台。

 

奥运会结束了,但中国篮球的发展并不会因此告一段落,奥运会上的得失,总结一番,相信中国篮球会越来越好!

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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