清明。。只是扫墓。。

        不远千里回家扫墓,来回将近50小时的火车和汽车车程,在家仅待了一天半不到,很多人都不解,这么仓促还回去干嘛,而且最近还有笔试考试,平时上课没听也没看,老师还说考试重点。。。我一般的回答,扫墓呗。
        不远千里而来,只为到您坟前看看您,帮您扫扫墓,生前只因您生的都是女儿,被人那么看不起,大家都欺负您,人一群兄弟几个,想打您就打您,您操了多少心把我养大。直到我中考第一,免费上了高中以后,对于之前没人直接考上一中的村子来说,大家都更尊重您了,路上大家都向您打招呼,认识的不认识的,都向您打招呼,欺负您的人更是少了,态度明显变了,可是好景不长,同年您竟得了绝症去世了。未能看到三年后我考上大学,虽然不是很好的大学,有点让您失望,但是重点本科,对于从来没有人考上本一的村子而言,足以吐气了,您要是还在世,知道了该多好呀。若您泉下有知,希望您在那个世界过得好,别再操心了。。
        清明,只是回家扫墓而已。。。。
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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