base成都,UE4主机游戏项目诚招研发人才~~

公明哥哥 2021-11-15 18:21:07

巴蜀忠汉网络科技/CD PANDA RIDER

 

主机游戏研发团队
项目类型:克苏鲁题材 单机FPS
阶段:前中期研发
人员规模:30人
坐标:成都,软件园区
招聘:UE4关卡策划、系统策划    1-3年,熟悉UE4
其他职位也在热招中!


团队氛围好,福利待遇好~~

 

 

 

 

欢迎关注~~

邮箱:georgehrcngame@qq.com

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公明哥哥 2021-11-15
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项目的首支概念预告视频: http://www.bilibili.com/video/BV1zo4y127Rd?p=1

YOLOv11人物目标检测数据集 目标类别:['Persona'] 中文类别:['人物'] 训练集:1683 张 验证集:182 张 测试集:0 张 总计:1865 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['Persona'] YOLOv11城市街头与室内场景人物目标检测数据集 该数据集涵盖了城市街头、商业街区、办公场所及室内生活等多种场景中的人物目标检测,具有广泛的应用价值。通过多样的场景设置和丰富的拍摄角度,能够有效提升模型在复杂环境下的目标识别能力,为智慧城市、安防监控及人机交互等领域提供高质量的训练数据支持。 从数据分布来看,该数据集包含1683张训练集图像、182张验证集图像以及0张测试集图像,整体比例分配合理。训练集与验证集的比例约为9.25:1,能够充分满足模型训练与性能评估的需求,确保模型在不同场景下的泛化能力得到充分验证。 该数据集的标注工作严谨规范,所有图像均经过人工精确标注,每个目标都配有清晰的边界框和统一的标签“Persona”。标注过程遵循严格的标准,确保了数据的高质量和一致性,为后续的模型训练和性能优化提供了可靠的基础。 基于其多样化的场景覆盖和高质量的标注数据,该数据集可广泛应用于智慧城市管理、公共场所安防监控、智能零售分析以及家庭安防等多个领域。特别是在需要精准识别复杂环境中人物的目标检测任务中,该数据集能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。

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