EE308 Lab6 Team Presentation and Topic Selection Report

MOMOWHITE_ECHO 2021-10-26 00:45:05
Homework coursehttps://bbs.csdn.net/forums/MUEE308FZ?category=0
Operation requirementshttps://bbs.csdn.net/topics/602173986
Goal of the jobTeam Presentation & Selected Topic Report
Team name不对劲 / NOT--ALL--RIGHT
Member 1 MU STU ID and FZU STU ID陈忠樑 / ZHONGLIANG CHEN     19105843 / 831901123
Member 2 MU STU ID and FZU STU ID虞道涵 / DAOHAN YU                   19103271 / 831901110
Member 3 MU STU ID and FZU STU ID林子琪 / ZIQI LIN                           19104413 / 831901105
Member 4 MU STU ID and FZU STU ID黎炜键 / WEIJIAN LI                      19105762 / 831901115
Member 5 MU STU ID and FZU STU ID林哲健 / ZHEJIAN LIN                   19105941 / 831901112

 

 

1.Team Members

NAMECharacterSkills of expertiseInterests and hobbiesThe soft worker role of hope

林哲健  

ZHEJIAN LIN

 魔神JIAN

Creative

 

Brag

 

Careful

C

 

C++

Make videos

 

Watch videos

Test

黎炜键

WEIJIAN LI 

阿伟

Rigorous

 

Casually 

 

Friendly

 

C++

Game 

 

Novel

Model designer

Front-end development

林子琪 

ZIQI LIN 

MOMOWHITE

Humorous

 

Piggy

 

Stupid

 

Python

 

C++

Sleep

 

Enjoy food

Project Manager

虞道涵 

DAOHAN YU

GDog

Silly

 

Smart

 

Hard-working

 

C++

 

Python

 

JavaScript

Joking

 

Relax

Programmer

Back-end development

陈忠樑

ZHONGLIANG CHEN

Amon 

Ambitious

 

Creative

 

Extraverted

HTML

 

C++

Reading

 

Video games

Team leader

Front-end development

 

 

2.Specific planning and description of project

   The name of our mini program is "MOSS".  In general, moss means muscus, it is a group of small, higher green plants. Their scientific Latin name is Bryophyta.    Moss usually prefer damp environments, such as rock walls, tree trunks and soil, or wet forests and marshes. Here, MOSS stands for our project.

1) Origin of our program's name  and  What we want to do

     The reason why we call it “MOSS” is for that our project is based on Github and CSDN, just like the moss to stones, our project is a dependent mini program. 

     We’d like to make our mini program a underlining program. If we see some functions beyond our understanding in Github or CSDN, we can underline the function and the simple meaning explanation will be shown on the screen. 

     If the simple explanation is not enough for understanding, we can click the button nearby and jump to RUNOOB to see the full and perfect explanation.

2) Model showing

    We have use MODAO to design the basic model for our mini program, and it shows our thoughts simply.

 

3) The reason why we decide to develop MOSS
     For we are rookie for GitHub and CSDN, we find that it is difficult for us to understand some functions in code, and if we can not understand them, we need to search it on the internet and it spends us a lot of time. 

    So we associate ourselves with code novices, to let the green hand can study the code easier and quicker, we decide to develop MOSS so that we can  save the time that should use for searching before and make it  quicker and more exactly for us to understand the function we do not know.

 

3.Group Photo

 

4.Team Vision

      The mind map is shown above, it shows our function want to achieve simply.   And the UI of our mini program we wanna realize is like the model we design in MODAO.   

     We hope that the mini program that we design can help more people to understand and learn the knowledge of code better and they can be more interested in coding and using Github and CSDN.

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数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【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 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,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。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
PaddleOCR 与YOLO目标检测 HTTP 服务。 项目通过 PaddleOCROnnx 原生库集成 OnnxRuntime加速能力,围绕 ONNX 模型部署, 以统一接口提供图像文字识别、YOLO 目标检测和 Tensor 数据输出。 功能概览 文字识别:支持图片 Base64、multipart/form-data 上传,以及文本和 JSON 结果。 目标检测:支持 YOLO 图片检测,返回检测框 JSON 或原始 Tensor。 浏览器演示:访问服务根地址,上传图片并切换 OCR、YOLO 模式。 健康检查:通过 /health 查看服务及 OCR、YOLO 引擎初始化状态。 并发处理:通过 OCR 引擎实例池处理并发请求,可调整实例数量。 体验与调用 启动后访问: 入口 地址 浏览器演示 http://localhost:5000/ 健康检查 http://localhost:5000/health 原生依赖 Windows:优先从 runtimes/win-x64/native/ 加载原生 DLL;该目录没有 PaddleOCROnnx.dll 时,尝试从可执行文件所在目录加载。主 DLL 与对应后端依赖应放在同一原生目录中,不要将同一组依赖分散到多个目录。 Linux:原生运行时位于 runtimes/linux-x64/native/,程序使用相对于可执行文件的运行时搜索路径查找随包部署的依赖。 后端选择:CoreOCROnnx 支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT 后端。请使用与平台、进程架构、硬件和后端匹配的一整套运行时,不要混用不同后端或版本的依赖。

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