2022年「博客之星」参赛博主:添香小铺

每天读点书学堂 博客之星 2022-12-28 11:27:59

[ 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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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-08
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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-06
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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-08
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Code92007 2023-01-07
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我是算法区博主Code92007,目前专栏70+,原创博客760+,欢迎互关。最后的投票时刻了,大家冲冲冲!!!

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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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加油兄弟!!! 已投!!!! 已投!!! 最后两小时了
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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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@哇哈哈哈哈哈哇哈哈 已回访五星支持
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Code92007 2023-01-07
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@每天读点书学堂 已五星,期待回评~ https://bbs.csdn.net/topics/611387657 我是算法区博主Code92007,目前专栏70+,原创博客760+,欢迎互关。最后的投票时刻了,大家冲冲冲!!!
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可乐喽 博客之星 2023-01-07
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淡巴枯 博客之星 2023-01-07
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王二蛋! 博客之星 2023-01-07
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Linest-5 博客之星 2023-01-07
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已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐
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dreamer'~ 博客之星 2023-01-07
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已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐
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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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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

五星必回⭐⭐⭐⭐⭐ 评论请留链接 https://bbs.csdn.net/topics/611388353
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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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@Daylight庆尘 已回访五星支持
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⭐⭐⭐⭐⭐
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诚信五星好评,一定回,,诚信互访,期待回访

每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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@接着奏乐接着舞。 已回访五星支持
托马斯-酷涛 博客之星 2023-01-07
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希望五星回访哦

http://t.csdn.cn/7WcHh

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王菜鸟 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/611390205)
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@王菜鸟 已回访五星支持
Jum朱 博客之星 2023-01-07
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~已经五星支持!!诚信支持,诚信互助!欢迎一起互访五星!!

⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐https://bbs.csdn.net/topics/611391349

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已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐ 诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐

每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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@Jum朱 已回访五星支持
机器不学习我学习 博客之星 2023-01-07
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已投5星,活动最后一天,望博主回访
原力8级,原力8级,原力8级
https://bbs.csdn.net/topics/611389376
五星必回,感谢回访,祝好

每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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AlgorApexCore|全栈项目开发 博客新星 2023-01-07
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已五星支持,期待大佬回访: https://bbs.csdn.net/topics/611391742
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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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@AlgorApexCore|全栈项目开发 已回访五星支持
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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每天读点书学堂 博客之星 2023-01-07
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dreamer'~ 博客之星 2023-01-07
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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):[护栏(bollard)] · 训练集:2239 张 · 验证集:640 张 · 测试集:320 张 · 总计:3199 张 城市街道护栏目标检测数据集... 【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 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7341** mAP50-95 | 0.3921 Precision | 0.7873 Recall | 0.6713 train/box_loss | 1.5260 train/cls_loss | 0.8206 val/box_loss | 1.7977 val/cls_loss | 1.1156 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.7341,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.3921,和 mAP50 差距 0.34,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7873、Recall 0.6713,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。 3. 调优 NMS 和置信度阈值:当前精召偏低,适当调整过滤阈值平衡输出质量。 【预测效果展示】

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