白雪公主

女儿昨天和我一起观看了中文版的《白雪公主》,她几乎完全理解了剧情,并且能够说出部分小矮人的名字,如糊涂蛋、万事通等。她对故事中的善恶角色有明显的偏好,特别喜欢糊涂蛋。

昨天和甜甜一起看了中文版的白雪公主她基本上也都看明白了,看完后说老巫婆坏蛋,用毒苹果害了公主;后来是王子救醒了公主,,,,七个小矮人,她能叫出名字来的,第一个就是 糊涂蛋,呵呵;还有万事通;爱生气;其他的,叫不太出来,不过说出来特征的,她基本也都能猜到,害羞鬼,鼻涕精(?喷嚏精?),瞌睡虫,开心果.她的好恶感还是很强的,开始白雪公主在森林里迷路了,被各种黑乎乎的东西吓坏了,她也可紧张了,吓的也躲到爸爸怀里了..看到白雪公主找到小矮人房子了,她才松了口气;后来看到小矮人回家的表情和动作,可笑坏了,,,看到女巫,马上脸色又变了,很生气的样子:)后来问她最喜欢谁,说是糊涂蛋:) 虽然糊涂蛋最傻,可最可爱:) 憨人有憨福,老实人其实不吃亏:)

 

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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