Lab 10 Alpha Sprint Improvements

REP1USONE 助教 2021-12-04 00:23:09

Task Deadline: 2021-12-17

 

Task Submit

  • Every member in group submits the only one CSDN link to Moodle.(one group only write one CSDN ).The blog post should contain all of the following task requirements.
  • For the convenience of other teachers and teaching assistants, please add a format description at the beginning of the assignment:

 

The code is as follows:

|The Link Your Class|<concrete link>|
|-- |-- |
|The Link of Requirement of This Assignment|<concrete link>|
|Group number | |
|Group members | |
|Prototype link | |
|Demand specification link | |

Task Needs

part 1.

Make a list of problems existing in the project after the Alpha sprint, and give the team's exploration ideas and solution process for the problems in the Alpha sprint.

part 2.

Give UML design diagram, class diagram of system module, use case diagram, sequence diagram, state diagram and activity diagram of software, and emphasize the operation of bolding the improved parts in the document.

part 3.

To introduce the actual progress of the project, it is necessary to attach screenshots of the functional interface and functional introduction, and reflect the improvement of the insufficient alpha sprint. To complete the deployment online, you need to attach the QR code of the mini program.

part 4.

Attach the github repository link of the team project, and timely update the perfect documents and codes to the team repository.

part 5.

Team cooperation record and members' experience and harvest.

 

Tips

  • The content of the blog should be as clear, rich and detailed as possible, and pay attention to the consistency of the documents for different assignments.
...全文
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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 ...

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