互相学习qq:249841933

yunjava 2004-10-08 07:36:16

互相学习qq:249841933 希望有些技术问题可以互相交流

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treeroot 2004-10-08

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代码下载链接： https://pan.quark.cn/s/b41e42d7fa39 Important Notice This public repository is read-only and no longer maintained. -- SAP S/4HANA Extended Business Process Scenario REUSE status Description The main intent of this scenario is to complement an existing business process in an SAP solution – currently SAP S/4HANA with additional business process steps. This involves adding major logic and/or additional data and goes beyond simple UI changes. This application showcases: Building applications on SAP Business Technology Platform (BTP) using SAP Cloud Application Programming Model(CAP) Consuming events from SAP S/4HANA on premise using SAP Event Mesh Consuming REST APIs from SAP S/4HANA on premise using SAP Business Technology Platfo...

下方可见数据集可视化效果。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[桅杆(mast)] · 训练集：2043 张 · 验证集：195 张 · 测试集：97 张 · 总计：2335 张该数据集聚焦于运动场场景中的桅杆目标检测，通过采集多样化环境下的图像数据，为智能监控系统提供精准的检测基础，有效提升场景管理效率与安全性。数据集包含训练集2043张、验证集195张和测试集97张，训练集占比合理，验证集与测试集比例科学，充分保障模型训练的充分性和评估结果的可靠性。标注工作严谨规范，所有桅杆目标均被精确框定，边界框与物体轮廓高度吻合，标注质量达到行业高标准，为模型训练提供坚实保障。该... 【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 34 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9948** mAP50-95 | 0.8617 Precision | 0.9899 Recall | 0.9999 train/box_loss | 0.6284 train/cls_loss | 0.2131 val/box_loss | 0.6118 val/cls_loss | 0.1750 【训练过程分析】 34 轮训练后 mAP50 达到 0.9948，模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降，后段趋于平稳，val_loss 无反弹，没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8617，和 mAP50 差距仅 0.13，框的定位精度也很扎实。【模型性能评估】 Precision 0.9899、Recall 0.9999，精召双高，模型对桅杆的检测能力强。...

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