Hello,World — — 优快云

本文是一名新优快云创作者的自我介绍,他决定在技术领域分享解决问题的思路,尽管感到自己的浅薄,但受到程序员节启发,决心在熟悉的领域如需求相关和开发经验上持续学习、进步,期待得到认可与反馈。

Hello,World

作为一个新加入优快云的创作者,我想首先表达我对技术的热爱与热情。我是一个沉迷技术、传统的IT人,我希望通过自己的文章与大家分享我的技术领域以及解决问题的思路,也希望能够在这个平台上结识更多志同道合的朋友,一起学习、一起进步。

在这里写下第一篇文章,也是想了很久。主要原因有以下这么几点:
1、不知道如何开始。从事IT行业这么多年,看到优快云里,已经不缺少技术大拿和各领域的人才。在这些大牛之间,才发现自己的浅薄。也正是如此,不知道该如何开始。
2、缺乏自信。虽然已经从前端到运维到涉猎过,对自己的技术还是很有信心的,但是还是深谙“三人行,必有我师”的道理。技术的更新如此的快,我也担心自己认知的延缓。
3、定位不清。一直以来就很想提笔,来分享文章了。但是经常会被主题困惑住。技术领域大拿比比皆是,从原理到实践已经滴水不漏了。在这茫然间,就匆匆过去很多年。


Commit

在今年的1024期间,看到优快云的程序员节,深受震撼。思来想去,也下定决心,分享一下我的技术领域和一些解决问题的思路。虽有浅薄,还请指教。


Finally

我将在我所熟悉的领域进行分享,包括一些需求相关,开发相关的经验。

未来,我希望能够在优快云这个平台上不断地学习、不断地进步,不断地输出有价值的内容,我希望我的文章能够得到更多人的认可与关注,我也会不断地完善自己,提升自己的写作水平,让自己的每一篇文章都能够给读者带来新的收获与启发。

hello,world

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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