【23种设计模式之】9.Facade外观模式——简述(类似于装饰器模式、对象适配器)

练习源码:https://github.com/liaoooyx/Design-Patterns

核心思想依然是组合

类似于装饰器模式、适配器模式中的对象适配器

通过一个门面类(Facade),以成员变量的方式持有其他多个类(组合),这些具有相同的方法,但提供不同的功能。用户通过这个门面类进操作。

参考:java设计模式之外观模式(门面模式)

参考:http://jargon.js.org/_glossary/FACADE_PATTERN.md
The Facade Pattern (or façade pattern) is a software design pattern commonly used with object-oriented programming. The name is by analogy to an architectural facade.

A facade is an object that provides a simplified interface to a larger body of code, such as a class library. A facade can:

  • make a software library easier to use, understand and test, since the facade has convenient methods for common tasks;
  • make the library more readable, for the same reason;
  • reduce dependencies of outside code on the inner workings of a library, since most code uses the facade, thus allowing more flexibility in developing the system;
  • wrap a poorly designed collection of APIs with a single well-designed API.

The Facade design pattern is often used when a system is very complex or difficult to understand because the system has a large number of interdependent classes or its source code is unavailable. This pattern hides the complexities of the larger system and provides a simpler interface to the client. It typically involves a single wrapper class which contains a set of members required by client. These members access the system on behalf of the facade client and hide the implementation details.

动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物和野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
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