MqgicQuant策略开发指南下载

weixin_39820535 2019-08-13 10:30:26

程序化交易 magicQuant量化分析文档，策略开发
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数据集介绍：回收物品实例分割数据集一、基础信息 • 数据集名称：回收物品实例分割数据集 • 图片数量：训练集：3147张图片，验证集：296张图片，测试集：142张图片，总计：3585张图片 • 分类类别： DepositRecycle（可回收物）：常见的可回收物品，如塑料瓶、罐子等。 FlexiblePlastic（柔性塑料）：柔软的塑料材料，如塑料袋、包装膜。 Regular_Recycle（常规回收物）：标准的可回收塑料制品。 • DepositRecycle（可回收物）：常见的可回收物品，如塑料瓶、罐子等。 • FlexiblePlastic（柔性塑料）：柔软的塑料材料，如塑料袋、包装膜。 • Regular_Recycle（常规回收物）：标准的可回收塑料制品。 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片格式为JPEG/PNG，来源于实际回收场景。二、适用场景 • 智能垃圾分拣系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分类回收物品的AI模型，提高垃圾分拣效率和准确性。 • 环保科技应用研发：集成至智能垃圾桶或回收管理系统中，提供实时物品识别功能，促进资源回收和可持续发展。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，推动AI技术在废物管理中的创新应用。 • 教育与培训：数据集可用于AI模型训练或环保教育，作为学习实例分割和物品分类的实践资源。三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片均经过精细标注，实例分割标注准确捕捉物体轮廓。包含三种回收物品类别，覆盖不同材质和形状，具有高度多样性。 • 实际场景适配：数据来源于真实回收环境，包含各种光照和背景条件，提升模型在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。 • 任务兼容性强：标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于实例分割模

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