通过系统设置：打开“系统设置（System Settings）”，进入“用户与群组（Users & Groups）”，选择你的用户，点击“登录项（Login Items）”，在列表中找到Ollama，点击“-”按钮移除。通过系统设置：打开“系统设置（System Settings）”，找到“启动应用程序（Startup Applications）”，在列表中找到Ollama，取消勾选或删除。Win

是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型、降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等开源的大型语言模型。官网：https://ollama.com/，官方网站的介绍就一句话：Get up and running with large lan

在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：Class：这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。Images：表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。Instances：在所有图片中目标对象的总数。

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：4399标注数量(txt文件个数)：4399训练集数量：3692验证集数量：419测试集数量：288标注类别数：9所在github仓库：firc-dataset。

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1206标注数量(txt文件个数)：1206训练集数量：997验证集数量：119测试集数量：90标注类别数：5所在github仓库：firc-dataset。

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：4209标注数量(txt文件个数)：4209训练集数量：3684验证集数量：350测试集数量：175标注类别数：4所在github仓库：firc-dataset。

在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：Class：这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。Images：表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。Instances：在所有图片中目标对象的总数。

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：9400标注数量(txt文件个数)：9400训练集数量：6586验证集数量：1873测试集数量：941标注类别数：8所在github仓库：firc-dataset。

在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：Class：这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。Images：表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。Instances：在所有图片中目标对象的总数。

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：9591标注数量(txt文件个数)：9591训练集数量：7260验证集数量：784测试集数量：1547标注类别数：8所在github仓库：firc-dataset。