Lucene_demo03_索引库整理

本文介绍了一种使用Java进行Lucene索引优化的方法。通过一个具体的示例演示了如何利用IndexWriter类来合并索引文件,从而提高索引效率。此过程包括创建IndexWriter实例并调用optimize方法,最后关闭IndexWriter。
将索引文件夹库中的相同的索引文件_a.cfs、_b.cfs、...重复的合并到一个文件中_b.cfs 


Java代码  
  1. /** 
  2.  * 索引库整理 
  3.  * @version 2013-6-8 
  4.  */  
  5. public class OptimizeTest {  
  6.     @Test  
  7.     public void optimize() throws Exception {  
  8.         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(LuceneUtils.directory, LuceneUtils.analyzer, MaxFieldLength.LIMITED);  
  9.         indexWriter.optimize();  
  10.         indexWriter.close();  
  11.     }  
  12. }  
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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