行业数据-1978-2019年中国香蕉产量统计.rar下载

weixin_39821620 2021-09-14 09:14:05

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人工智能基础上机---猴子摘香蕉

2022-03-04：爱吃香蕉的珂珂。珂珂喜欢吃香蕉。这里有 N 堆香蕉，第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了，将在 H 小时后回来。珂珂可以决定她吃香蕉的速度 K （单位：根/小时）。每个小时，她将会选择一堆香蕉，从中吃掉 K 根。如果这堆香蕉少于 K 根，她将吃掉这堆的所有香蕉，然后这一小时内不会再吃更多的香蕉。珂珂喜欢慢慢吃，但仍然想在警卫回来前吃掉所有的香蕉。返回她可以在 H 小时内吃掉所有香蕉的最小速度 K（K 为整数）。输入: piles = [30,11,23,4

数据集名称下载地址瓷砖瑕疵检测数据集VOC+YOLO标注.zip点我下载道路路标交通标志检测数据集VOC+YOLO格式877张4类别.zip点我下载钢材缺陷检测数据集VOC+YOLO格式386张5类别.7z点我下载中国交通标志检测数据集VOC+YOLO格式5998张58类别.7z点我下载道路交通事故检测数据集VOC+YOLO格式11819张2类别.7z点我下载钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1318张2类别.7z点我下载公共场所危险物品检测数据集VOC+YOLO格式1431

香蕉成熟度数据集是一个专为研究香蕉成熟度分类而设计的重要资源，涵盖六个关键分类：新鲜成熟、新鲜未成熟、过熟、成熟、腐烂和未成熟。该数据集旨在支持深度学习和计算机视觉领域的研究，特别是在水果质量检测和智能农业中具有广泛应用。数据集的构建过程包括高质量图像的采集和准确的标签标注，确保每个分类的样本数量均衡且具有代表性。通过使用卷积神经网络等深度学习算法，研究人员能够自动识别和分类不同成熟度的香蕉，从而提高食品安全性并减少浪费。

论文地址 RCNN物体检测的主要步骤如下：训练： **监督预训练：**利用ILSVRC 2012进行预训练，lr=0.01 **在VOC 2012 train上微调：**将CNN最后的1000分类初始化为21分类(20个VOC 类别+背景)，使用VOC通过selective search的warped region proposals进行微调。-----所有的region proposals，如果和ground-truth锚框的IoU≥0.5，则视为该类别的positive，其它视为negative。使

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