2022年「博客之星」FeelTouch Labs 【5星投票享空投NFT稀有藏品10份】

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YOLO26算法无人机目标检测+训练好的模型+114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）：[未获取()] 【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 61 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.4716** mAP50-95 | 0.3434 Precision | 0.6260 Recall | 0.4430 train/box_loss | 0.8575 train/cls_loss | 1.4424 val/box_loss | 1.5365 val/cls_loss | 2.7016 【训练过程分析】自从开始了针对无人机目标检测任务的YOLO26训练，感觉每一次曲线都是在无声地讲述着模型的成长与挣扎。在前20个epoch里，mAP50的表现还算不错，从0.42一路攀升到了0.47，看起来进展顺利。然而到了第20个epoch以后，曲线的斜率突然变缓，似乎进入了一个平台期，mAP50仅仅维持在0.47左右波动，再也无法跨越那道0.50的坎。这样的停滞让我感觉到了训练的焦灼，就像一个初学者在编程中反复试错，但始终无法突破那层窗户纸。训练的后半段，模型表现得有些挣扎，loss数值逐渐增加，尤其是validation阶段的loss从1.50飙升到了2.70，这似乎暗示着模型的泛化能力可能在逐步下降。为了不让训练在瓶颈期停留，我在最后几个epoch里增加了优化器的学习率，希望能借此推动训练跳出平台期，但遗憾的是，效果并不明... 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。立即下载

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