恩德斯豪斯Proline Promass 80P/83P质量流量计样本.pdf下载
相关下载链接://download.csdn.net/download/weixin_38743506/11936941?utm_source=bbsseo
相关推荐
恩德斯豪斯Proline Promass 80P/83P质量流量计样本.pdf
【Endress+Hauser Proline Promass 80P/83P质量流量计】是专为高精度和卫生型应用设计的一款流量测量设备,广泛应用于生命科学领域,如制药、食品和化妆品等行业。
台球王者_3.55.0.rar
台球王者_3.55.0.rar
YOLO26算法道路井盖目标检测+训练好的模型+100张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[损坏(Bad), 完好(Good)] · 训练集:70 张 · 验证集:20 张 · 测试集:10 张 · 总计:100 张 道路井盖目标检测数据集... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.3065** mAP50-95 | 0.1539 Precision | 0.4684 Recall | 0.3167 train/box_loss | 1.0723 train/cls_loss | 1.7226 val/box_loss | 1.7729 val/cls_loss | 4.0489 【训练过程分析】 本轮完整训练到 57 个 epoch(早停于 57):train/box_loss 由 1.4 降至 1.07226、train/cls_loss 自 7 压到 1.7226,训练侧持续下降;但验证侧波动显著——val/cls_loss 在 4~14 间震荡、val/box_loss 1.3~2.3 反复,mAP50 在 25 epoch 后才勉强爬到 0.3、且未进入平台,整体训练不稳定、欠收敛。recall 在前 25 epoch 较高随后一路走低,说明模型对 Good/Bad 的区分度并不稳。 【模型性能评估】 最终指标:mAP50 = 0.3065、mAP50-95 ... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
5种粮食害虫数据集4493张VOC+YOLO格式(已增强).zip
数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计:4493 Annotations文件夹中xml文件总计:4493 labels文件夹中txt文件总计:4493 标签种类数:5 标签名称:["0","1","2","3","4"] 每个标签的框数(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准): 0 框数 = 12615(锈赤扁谷盗) 1 框数 = 10205(烟草甲) 2 框数 = 12430(锯谷盗) 3 框数 = 11851(米象) 4 框数 = 15956(赤拟谷盗) 总框数:63057 图片清晰度(分辨率:像素):清晰 图片是否增强:是 github仓库位置:datasets_sl 标签形状:矩形框,用于目标检测识别 重要说明:暂无 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
linux-wifibt-test
linux-wifibt-test


下载资源悬赏专区
