22、业务对象测试与数据持久化探索

业务对象测试与数据持久化探索

1. 单元测试模式

在系统首个模块的单元测试探索过程中,已经形成了一些常见模式,这些模式在后续系统代码的单元测试中会频繁出现。具体模式如下:
- 值列表迭代 :对有意义的好坏值列表进行迭代,这些值是被测试成员的有效取值,包括标准可选文本行值、标准必填文本行值、布尔(及数值等效)值、元数据值和非负数值(如权重值)。
- 属性方法关联验证 :验证属性方法的关联,目前主要是 getter 方法,以及预期的 setter 和 deleter 方法。
- getter 方法验证 :验证 getter 方法是否能正确检索其底层存储属性的值。
- deleter 方法验证 :验证 deleter 方法是否能按预期重置其底层存储属性的值。
- setter 方法验证 :验证 setter 方法是否能按预期执行类型和值检查。
- 初始化方法验证 :验证初始化方法( __init__ )是否能按预期调用所有的 deleter 和 setter 方法。

2. 分发与安装考虑

默认的 setup.py 文件,添加了 hms_core 包名并移除了注释,虽然基础,但足以构建可部署的 Python 包。以下是 setup.py 文件的代码:


                
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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