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YOLO26算法皮革表面缺陷检测+训练好的模型+124张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[颜色(color), 切(cut), 折叠(fold), 胶水(glue), 好的(good), 戳(poke)] 【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 68 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.7582** mAP50-95 | 0.4306 Precision | 0.6226 Recall | 0.6520 train/box_loss | 0.8731 train/cls_loss | 2.3543 val/box_loss | 1.3709 val/cls_loss | 3.9767 【训练过程分析】 从一开始的配置就定下了基调，训练配置包括了 yolo26n 模型、100 个 epoch，学习率初始设为 0.01，输入尺寸定为 640x640，批次大小为 24。这组配置在开始阶段表现得不错，模型刚开始训练时的 loss 降低得很快，这表明模型能够迅速从数据中吸收信息。但到了中后期，loss 曲线变得愈发平缓，从第 50 个 epoch 开始，即使我增加了学习率衰减的频率，仍然感到曲线在挣扎，像是陷入了平台期。这期间模型的收敛节奏明显减缓，似乎有些“停滞不前”的迹象。到了最后，模型确实收敛了，但在第 68 个 epoch 时 mAP50 获得了 0.7582 的值，这是一个不错的成绩，但与理想值相比仍有提升空间。... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。