离别

  还是到了离别的时候。总想要写些什么。虽然自己还要和三分之一的兄弟一起留在南大,没有特别的伤感,但是昨天和小猛男道别的时候心里还是荡起感情。本来还想拥抱一下的,呵呵。虽然不至于一辈子不见面,可是一个和自己住了四年的兄弟,就这样说分就分,很久就见不到了,总是还有些不舍。

  等我周五回浦口的时候,估计是一片破败和萧条了吧。周一晚上回去,刚爬上五楼,发现几乎每一间宿舍都亮着灯,开着门,长长的走道上看去,颇为壮观。上一次看到这一个情景,估计是2003年的秋天,我刚到南大的时候了吧。已经沉寂了很久的大四宿舍,突然间如此热闹,多少有点回光返照的意境。

  吴波退学了,我没来得及见他最后一面。本来以为他还将在浦口待上很久一段时间的,没想到他是第一个离开的。周一下午的照相也没能去,有些遗憾,有些后悔早了些做兼职。虽然安慰自己说研究生还有浦口照,但是那时,已经不会有如此的兄弟们。毕业旅行、吃饭、学士服照,我一个也还没去要。周五一定记得带U盘回去。

  散伙饭固然喝了不少酒。居然没倒也没吐,还带人去了龙江,自己回来LP的办公室休息。和能想到的都干了(好像忘了ydb...不好意思后来脑子不清楚了..)。为了痛快,为了祝福,为了纪念,也为了麻痹。

  毕业,对我,居然有些沉重。

数据集介绍:多类别动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类别动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:6,860张图片 - 验证集:1,960张图片 - 测试集:980张图片 总计:9,800张含动态场景的动物图像 分类类别: Alpaca(羊驼)、Camel(骆驼)、Fox(狐狸)、Lion(狮子)、Mouse(鼠类)、Ostrich(鸵鸟)、Pig(猪)、Rabbit(兔子)、Rhinoceros(犀牛)、Shark(鲨鱼)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Whale(鲸鱼) 标注格式: YOLO格式标注,包含目标检测所需的归一化坐标及类别索引,适用于YOLOv5/v7/v8等系列模型训练。 数据特性: 覆盖航拍、地面视角等多种拍摄角度,包含动态行为捕捉及群体/单体目标场景。 二、适用场景 野生动物监测系统: 支持构建无人机/红外相机AI识别系统,用于自然保护区动物种群追踪与生态研究。 智慧农业管理: 适用于畜牧养殖场动物行为分析、数量统计及健康监测等自动化管理场景。 生物多样性研究: 为陆地/海洋生物分布研究提供标注数据支撑,助力濒危物种保护项目。 教育科研应用: 可作为计算机视觉课程实践素材,支持目标检测、迁移学习等AI教学实验。 三、数据集优势 跨物种覆盖全面: 包含13类陆生/水生动物,涵盖家畜、野生动物及濒危物种,支持复杂场景下的模型泛化训练。 动态场景丰富: 捕捉动物运动、群体互动等真实行为模式,提升模型对非静态目标的检测鲁棒性。 标注体系规范: 严格遵循YOLO标注标准,提供精确的边界框定位,支持即插即用的模型训练流程。 多场景适配性: 数据来源涵盖航拍影像、地面监控等多维度视角,适用于农业、生态保护、科研等跨领域应用。 类别平衡优化: 通过分层抽样保证各类别数据分布合理性,避免长尾效应影响模型性能。
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