2022年「博客之星」参赛博主:陈宝子

陈宝子 博客之星
新星创作者: Java技术领域
2022-12-28 11:22:13

[ 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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GameTomato 博客之星 2023-01-09
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⭐⭐⭐⭐⭐已五星,欢迎大佬回踩:http://t.csdn.cn/IuhgE

^O^—— 2023-01-08
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已投⭐⭐⭐⭐⭐,期待大佬回访⭐⭐⭐⭐⭐,感谢感谢啦~:https://bbs.csdn.net/topics/611390364

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joes_ju 2023-01-07
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已投大佬五星!!!!
欢迎回访五星!!
https://bbs.csdn.net/topics/611388081?spm=1001.2014.3001.6377

MAVER1CK 博客之星 2023-01-07
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已五星。麻烦大佬支持一下。https://bbs.csdn.net/topics/611389237

li工 博客之星 2023-01-07
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https://bbs.csdn.net/topics/611390670 已评,欢迎大佬回访
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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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五星支持,在线秒回:https://bbs.csdn.net/topics/611389496

Hhsongx_玖 2023-01-07
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已支持,原力7级,欢迎回访五星⭐⭐⭐⭐⭐https://bbs.csdn.net/topics/611387285
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hyk今天写算法了吗 博客之星 2023-01-07
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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
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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

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
bluetata 博客之星 2023-01-07
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已五星大佬

xcLeigh 博客之星 2023-01-07
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@bluetata 已投五星,诚信五星:https://bbs.csdn.net/topics/611388926
WSKH0929 博客之星 2023-01-07
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已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐
诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐
https://bbs.csdn.net/topics/611388086
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ha_lydms 博客之星 2023-01-07
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https://bbs.csdn.net/topics/611388466
博主支持你,你还没回我哦,如果可以麻烦给个星星,谢谢喽,

「已注销」 2023-01-07
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已支持,欢迎诚信回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://bbs.csdn.net/topics/611388832

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broadview_java 博客之星 2023-01-07
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PanyCG_pc 博客之星 2023-01-07
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已支持,欢迎大佬五星回评:https://bbs.csdn.net/topics/611387294
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miukoo 博客之星 2023-01-07
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已支持,欢迎大家回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐ 诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐(https://bbs.csdn.net/topics/611389243)
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Daylight庆尘 博客之星 2023-01-07
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已经五星好评,期待大佬回访 评分链接:https://bbs.csdn.net/topics/611388353

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文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[矿石0(0), 矿石1(1), 矿石10(10), 矿石11(11), 矿石2(2), 矿石3(3), 矿石4(4), 矿石7(7), 矿石8(8), 矿石9(9), 模组矿石(modore), 普通矿石(ore)] · 训练集:1383 张 · 验证集:130 张 · 测试集:66 张 · 总计:1579 张 该数据集聚焦于典型游戏内资源采集场景,以俯视角呈现冰雪覆盖的虚拟地形环境,包含多种类型矿石与特殊资源点。数据集中各类矿石分布密集且形态多样,标注清晰,能够有效支持对复杂背景下的小目标识别与分类任务,具备较高的训练价值和实际应用潜力。... 【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 | **0.9185** mAP50-95 | 0.5810 Precision | 0.9468 Recall | 0.8648 train/box_loss | 1.2381 train/cls_loss | 0.4081 val/box_loss | 1.5489 val/cls_loss | 0.5361 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9185,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 0.5810,和 mAP50 差距 0.34,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9468、Recall 0.8648...

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