优秀开源产品推荐:TDengine

GitCode
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2021-11-12 13:25:13

中国科协首届2021“科创中国”开源创新榜评选正在进行中,全程免费参与,对于申报成功的开源产品/社区/机构,主承办方会组织各种形式的宣传报道。

参与方式
自己申报:https://cccst.org.cn/subpage/osis
推荐申报:https://marketing.csdn.net/questions/Q2111041829067744485

 

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TDengine

TDengine是涛思数据专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外,还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能,最大程度减少研发和运维的复杂度,且核心代码,包括集群功能全部开源。
https://codechina.csdn.net/taosdata/tdengine

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详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[自行车(bicycle), 汽车(car), 牛(cow), 鹅(goose), 马(horse), 人(human), 摩托车(motorbike), 羊(sheep), 危险标志(ss danger), 左转标志(ss left), 禁止鸣笛标志(ss no horn), 停车标志(ss parking), 右转标志(ss right), 停止标志(ss stop), 人行横道标志(ss xwalk), 绿灯(tl green), 关灯(tl off), 红灯(tl red), 黄灯(tl yellow)] · 训练集:1365 张 · 验证集:90 张 · 测试集:62 张 · 总计:1517 张 该数据集基于室内模拟交通场景构建,聚焦于交通标志、车辆及动物等目标的精准识别,为智能交通系统训练提供高质量样本,具有显著的行业应用价值与技术研究意义。训练集、验证集与测试集分别包含1365张、90张与62张图像,数据分布比例合理,训练集规模充足以保障模型学习充分,验证集与测试集用于模型性能评估,有效支撑模型迭代优化。所有目标均经过严格标注,边界框绘制精准,类别标注规范统一,无模糊或错误标注情况,确... 【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 41 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9644** mAP50-95 | 0.7193 Precision | 0.9278 Recall | 0.9049 train/box_loss | 0.8936 tra...

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