从入坑到觉醒,收集者笔记

从小我就对收藏有着浓厚的兴趣,从零食到玩具,再到初中的文具,尤其是笔和笔记本。我享受着收集的过程,即使有时这意味着要放弃即时的满足感。这种习惯让我学会了珍惜和延迟满足,尽管有时候我也会忘记自己收藏的东西放在哪里。

天生的收藏家

从小我就喜欢屯东西。小时候喜欢留一份小零食或收集些小玩具,每次奶奶分小孩零食,我总是会先拿出一点来,如果是一个蛋或一个苹果,我就干脆不吃,然后找个隐秘的地方藏起来,而有些只能玩一次的玩具(比如贴纸),我也是这样。堂弟堂妹觉得我很奇怪,这个家伙竟然能忍住不把小零食都干掉的冲动!其实,我比他们都更渴望一口干掉,多么开心的一件事吖,但是我忍住了,只是因为我担心吃掉了就再也没有这种开心的感觉了,一点一点的品尝不好吗?结果,很多零食我自己都忘记放哪了!
等到我上初中时,我开始喜欢上收集各种文具。
特别是笔和笔记本

轻装上阵

断舍离是一个过程

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格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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