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YOLO26算法游泳池水下门框与浮标目标检测+训练好的模型+161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）：[浮标(buoy), 门框(gate), 八角桌(octagon table)] · 训练集：113 张 · 验证集：32 张 · 测试集：16 张 · 总计：161 张 该数据集聚焦于室内游泳池水下环境中的关键设施识别，旨在为水下机器人导航、水下作业辅助及泳池安全监控提供高精度目标检测支持。核心检测目标明确包含浮标、门框及八角桌三类水下结构物，其标注内容紧密贴合实际水下实验与测试场景需求。... 【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 100 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.8882** mAP50-95 | 0.7567 Precision | 0.9426 Recall | 0.7550 train/box_loss | 0.4721 train/cls_loss | 1.4803 val/box_loss | 0.6388 val/cls_loss | 1.2757 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 为 0.8882，模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常，后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.7567，定位精度尚可。 【模型性能评估】 Precision 0.9426、Recall 0.7550，精度高于召回，存在一定漏检。多类检测中，不同类别性能可能有差异，需关注难例类别的表现。 【... 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。