2022年「博客之星」参赛博主:timerring

timerring 博客之星
2023年度博客之星总评选 TOP 9
2022-12-28 11:22:26

[ 这是 2022 博客之星 的竞选帖子, 请你在这里增加其他内容。 包括但不限于:你这一年的收获,感悟, 对CSDN 产品的反馈和 2023 年的希望。 参考: https://blog.csdn.net/SoftwareTeacher/article/details/128392189 ]

我正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投票打分,您的每一分都是对我的支持与鼓励。

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timerring 博客之星 2023-01-07
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2023.1.7 23:00之前的回复均已处理,请大佬们查收!如有遗漏,请私信,谢谢!每半个小时统一回一次,一定当天回复。

顽石九变 2023-01-10
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已投,诚信五星!

https://bbs.csdn.net/topics/611388326

IT_阿水 博客之星 2023-01-09
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五星支持⭐⭐⭐⭐⭐
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小白进阶ing 博客之星 2023-01-08
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已投 诚信互投 我正在参加年度博客之星评选,请您帮我投票打分,您的五星好评都是对我的支持与鼓励。https://bbs.csdn.net/topics/611390986?replyId=602177712&utm_medium=notify.im.community_cloud.165261f7a0401000.a&username=qq_44948213

淡巴枯 博客之星 2023-01-08
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五星已投,欢迎回访https://bbs.csdn.net/topics/611390140

Koma_zhe 博客之星 2023-01-07
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已五星~
数产小黑娃 2023-01-07
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原力五级,已五星支持,欢迎回访,https://bbs.csdn.net/topics/611387878

eg1107 2023-01-07
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已五星好评:http://t.csdn.cn/8L9sJ

程序员bling 博客之星 2023-01-07
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已五星,欢迎回访,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐https://bbs.csdn.net/topics/611388675?spm=1001.2014.3001.6953
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颜颜yan_ 博客之星 2023-01-07
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学习日记 2023-01-07
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已支持

xcLeigh 博客之星 2023-01-07
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已投五星,诚信五星:https://bbs.csdn.net/topics/611388926
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已投!!!! 已投!!!
已经五星好评,期待大佬回访 https://bbs.csdn.net/topics/611390190 ,评论区留下链接,大号必再回五星,祝好
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timerring 博客之星 2023-01-07
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@哇哈哈哈哈哈哇哈哈 回了
树苗_9057 2023-01-07
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🥰【支持必回】【诚信PLUS】 【以五星支持】
高原力 高权重 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://bbs.csdn.net/topics/611391168 ⭐⭐⭐⭐⭐ 留下链接 一一回访

高原力 高权重 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://bbs.csdn.net/topics/611391168 ⭐⭐⭐⭐⭐ 留下链接 一一回访

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为了维护世界和平_ 博客之星 2023-01-07
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_聪明勇敢有力气 博客之星 2023-01-07
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已5星支持,诚信互投:https://bbs.csdn.net/topics/611389162

接着奏乐接着舞。 博客之星 2023-01-07
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原力值7级、原力值7级、原力值7级⭐⭐⭐⭐⭐
已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐
诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐
需要互投的,到我帖子下留言,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐
https://bbs.csdn.net/topics/611389496
https://bbs.csdn.net/topics/611389496
https://bbs.csdn.net/topics/611389496
诚信五星好评,一定回,,诚信互访,期待回访

lazyn 博客之星 2023-01-07
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已五星支持⭐⭐⭐⭐⭐,期待回访
https://bbs.csdn.net/topics/611386969
已五星支持⭐⭐⭐⭐⭐,期待回访
https://bbs.csdn.net/topics/611386969
已五星支持⭐⭐⭐⭐⭐,期待回访
https://bbs.csdn.net/topics/611386969

陈宝子 博客之星 2023-01-07
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已五星支持,欢迎回访
https://bbs.csdn.net/topics/611389003

北 海 博客之星 2023-01-07
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留下链接 诚信互访 https://bbs.csdn.net/topics/611387296

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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):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活中常见的身体姿态变化。数据集中包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值应用领域。... 【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 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,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。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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