手撕前端面试题【javascript~文件扩展名、分隔符、单向绑定、判断版本、深浅拷贝、内存泄露等】

不良使

新星创作者: python技术领域

2022-09-29 20:44:22

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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）：[火(fire)] · 训练集：2565 张 · 验证集：244 张 · 测试集：122 张 · 总计：2931 张该数据集针对夜间道路环境中的火情检测需求，精准捕捉火源特征，为道路安全监控系统提供可靠的数据支持，具有显著的安全预警价值和实际应用意义。该数据集的训练集、验证集和测试集分别包含2565张、244张和122张图像，分布比例合理，能够有效支持模型的训练、验证和测试过程，确保模型性能的稳定性和可靠性。该数据集的标注工作严谨细致，火目标的边界框标注精准，与实际火源位置高度吻合，标注规范符合行业标准，为模型... 【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 58 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9537** mAP50-95 | 0.6455 Precision | 0.9156 Recall | 0.9168 train/box_loss | 1.0237 train/cls_loss | 0.5109 val/box_loss | 1.1818 val/cls_loss | 0.5480 【训练过程分析】 58 轮训练后 mAP50 达到 0.9537，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 0.6455，和 mAP50 差距 0.31，定位精度仍有优化空间。【模型性能评估】 Precision 0.9156、Recall 0.9168，精召双高，模型对火的检测能力强。 ...

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