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我们在一般张量模型中研究不变算子。 我们表明表示理论提供了一个有效的框架，可以对（规范）对称Gd = U（N1）⊗⋯⊗U（Nd）的张量模型中的不变量进行计数和分类。 作为我们先前工作的延续和完成，我们提出了两种自然的不变式计数方法，一种用于任意Gd，另一种对大型Gd有效。 我们基于计数构造不变算符的基础，并计算其元素的相关因子。 与Gd的有限秩相关的基础对角化了自由理论的两点函数。 它类似于矩阵模型中使用的受限Schur基。 我们显示出，当我们将多矩阵模型中的Littlewood-Richardson数与普通张量模型中的Kronecker系数交换时，构造几乎相同。 我们从表示理论的角度深入探讨矩阵模型与张量模型之间的并行性，并评论一些想法以供将来研究。

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垃圾检测数据集，2000张，共5类

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：4330 标注数量(xml文件个数)：4330 标注类别数：1 标注类别名称:["fishing"] 每个类别标注的框数： fishing count = 4644 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：检测岸边钓鱼人员的数据集，当有人拿个鱼竿或者明显在钓鱼则会被标注 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

猫狗数据集是一个包含猫和狗图像的数据集，通常用于机器学习和计算机视觉领域的图像分类任务。这个数据集有以下用途： 图像分类算法训练: 猫狗数据集可用于训练图像分类模型，让计算机学会识别图像中的猫和狗。这种训练有助于开发出能够自动识别图像内容的算法。 深度学习模型验证: 对于新的深度学习模型或算法，猫狗数据集可以作为验证数据集。研究人员和工程师可以用它来测试他们的模型在分类猫和狗方面的准确性和鲁棒性。 模型性能评估: 该数据集也可以用于评估不同模型或算法在图像分类任务上的性能。比较不同模型的表现可以帮助确定哪种方法更有效。 教学和研究用途: 猫狗数据集也常被用于教学或研究目的。它是一个简单但广泛使用的数据集，可用于展示图像分类概念和实践。 总的来说，猫狗数据集在计算机视觉和机器学习领域是一个常用的基准数据集，可以帮助开发和测试图像分类算法、模型和技术。