固件单板缺陷改进点

第一版

head board:

1. FT2232的重要引脚未连接正确。修改如下:
FTDI
pin16  串1K     to U7  pin2 即RX0
pin17  串1k     to U7  pin3 即TX0
pin21  串100nF  to U7  pin1  即RESET
base board:
1.ISP接口的RESET引脚未有效连接到ATMEGA1280的RESET引脚。导致ISP烧写器不工作。

energy board:
1. 从STM32芯片引出SW调试接口。PIN34和PIN37即可。
  线序:GND SWCLK SWDIO  VCC
        GND pin37 pin34  VCC
2. +5V和5V没有统一,导致LM324芯片无法供电。运放不工作。
3. 遵循原版正确的设计意图,U2应当是由FA_ON控制。U1由BAT_ON控制。需要修改。
4. VCC_PC输出应当串接1ohm 2W电阻。

5. +15V,+12V电源线线径需加粗,考虑外部最大充电电流为8A。


base board
1.max9744封装需要修改,焊接成功率太低。功放电路各种问题。
2. 电源位置向右挪一挪,不然和结构件位置有冲突。
3. 接插件封装改为标准封装,否则每个标准接插件都要被修改来适应单板。效率很低,焊接也不牢固。
4. 小usb接口封装错误。


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分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测分割应用。 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Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别分割能力。 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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