互关秒回,三连秒回,共同进步

摁回车的大雷 2022-08-16 12:50:03

有没有小白一起成长进步啊

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数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[香蕉(banana), 薯片(chips), 果汁(juice)] · 训练集:738 张 · 验证集:69 张 · 测试集:37 张 · 总计:844 张 该数据集专为室内零售环境设计,旨在精确识别货架上陈列的常见休闲食品与饮品,其价值在于为智能零售系统提供高精度的商品定位能力,从而提升库存管理效率和顾客购物体验。 该数据集采用738张训练集、69张验证集和37张测试集的划分方案,比例科学合理,能够有效支撑模型在不同阶段的学习、调优与最终性能评估,确保模型泛化能力。 标注工作严谨规范,所有目标均被精准框定,边界清晰,类别标签准确无误,充分体现了专业级... 【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 56 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9927** mAP50-95 | 0.8505 Precision | 0.9657 Recall | 0.9841 train/box_loss | 0.8209 train/cls_loss | 0.4840 val/box_loss | 0.5486 val/cls_loss | 0.2082 【训练过程分析】 本轮完整训练到 56 个 epoch(早停于 56):train/box_loss 由 1.3 降至 0.82089、train/cls_loss 从 5.5 压到 0.48405,前 15 epoch 即大幅收敛;验证侧 val/box_loss 1.2 0.55、val/cls_loss 8 0.21,与训练...

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