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回顾历史,莫忘国耻!(纪念9.18)
zzd
2003-09-17 11:05:30
莫忘国耻,自强不息!
抗日是一个长久的历程,从我做起,从现在做起!
http://my.ziqu.com/bbs/665293/messages/38686.html
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莫忘国耻,自强不息! 抗日是一个长久的历程,从我做起,从现在做起! http://my.ziqu.com/bbs/665293/messages/38686.html
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scorpional
2003-09-18
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up!
抵制日货,从我做起!
Goxu
2003-09-18
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qingren
2003-09-17
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tfxg
2003-09-17
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将抗日进行到底。
sadblue
2003-09-17
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killerdanny
2003-09-17
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upup
killerdanny
2003-09-17
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upup
神秘代码
2003-09-17
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IORILI
2003-09-17
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还有国恨
guoguanqun
2003-09-17
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莫忘国耻
Gooing
2003-09-17
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每看一次,就会有一次新的反省.
nnlyc
2003-09-17
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自强!
fmy008
2003-09-17
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upup
大刀向鬼子们的头上砍去~~~
飞不动
2003-09-17
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莫忘国耻!
wanghaha
2003-09-17
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caiyi0903
2003-09-17
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牢记与心
cancer001
2003-09-17
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强烈支持!
chinarunner
2003-09-17
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日本女人留下,其他就不要了
goodluckyxl
2003-09-17
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向我开炮
YOLO26算法城市街道护栏目标检测+训练好的模型+3199张数据集+pyqt可视化界面.zip
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[护栏(bollard)] · 训练集:2239 张 · 验证集:640 张 · 测试集:320 张 · 总计:3199 张 城市街道护栏目标检测数据集... 【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 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7341** mAP50-95 | 0.3921 Precision | 0.7873 Recall | 0.6713 train/box_loss | 1.5260 train/cls_loss | 0.8206 val/box_loss | 1.7977 val/cls_loss | 1.1156 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.7341,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 0.3921,和 mAP50 差距 0.34,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7873、Recall 0.6713,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。 3. 调优 NMS 和置信度阈值:当前精召偏低,适当调整过滤阈值平衡输出质量。 【预测效果展示】
722.zip
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