这都是些什么鸟人!

dbcontrols 2001-12-27 02:13:43
用到别人的就厚颜无耻地要源代码.
比别人多知道一点点就牛比得不得了.
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bswangming 2002-04-22
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你是好人,你有什么权利说别人啊,先撒泡尿把自己照照
lihonggen0 2001-12-27
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别,不要伤和气!!!!!!!!!!!!!

都为中国的软件出力吧
baoxiang 2001-12-27
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相信foolishtiger走的时候,你一定很高兴吧。
道不同,不相于谋。
象你这样撸顺毛就喵喵叫,撸逆毛就汪汪吼的。
还真是没见过那么敏感的。
dbcontrols 2001-12-27
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李宏志总以为世界离不开他,他跑了,中国不是更好了嘛!
dbcontrols 2001-12-27
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只要你写的文章好,发给微软,MSDN自然收录.
走就走吧,这么大个中国,根本不缺一个两个的,别把自己看的太高.
baoxiang 2001-12-27
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我可没说过这种话,MSDN???
我又不在微软工作。
dbcontrols 2001-12-27
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对那种靠贬低别人抬高自己身价的人,该说什么好!
dbcontrols 2001-12-27
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baoxiang(包香) 你的答案都正确?在MSDN发表了不少吧?
baoxiang 2001-12-27
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说的好。

还有些人很不负责任的想用错误的答案来骗分呢。

ps.你的源代码?没见过,没听说过。
amoon,foolishtiger都走了,我也快走了。
brian_zhuang 2001-12-27
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有理.哎,,,
ljren_t 2001-12-27
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林子大了什么鸟都有.
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】

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