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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 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7184** mAP50-95 | 0.4372 Precision | 0.6793 Recall | 0.7024 train/box_loss | 1.1399 train/cls_loss | 0.7578 val/box_loss | 1.3453 val/cls_loss | 1.0488 【训练过程分析】 记得从开始第一轮训练起,那曲线就一直像坐滑梯一样,很快地就下滑到了低谷值。大概到第 10 轮时,模型就开始缓慢而持续地从 0.5 左右的 mAP50 走向平稳上升的通道。整个训练过程,除了初期的那股势如破竹的气势外,中间部分的曲线就变得起伏不定,有时还会在某个阶段停滞不前,似乎在寻找下一个前进的方向。而到了后期,曲线又慢慢开始平稳下来,从第 80 轮开始,mAP50 的提升逐渐减缓,这时候,我不得不面对一个问题:是继续等待模型自行收敛,还是尝试更多的调参策略。在经过一轮轮的观察和思考后,我觉得继续等待已经不太可能有显著的进步,于是决定在第 95 轮时停下了脚步,最终完成了总共 100 轮的训练任务。 在训练过程的后半程,我注意到 loss 曲线虽然总体下降趋势明显,但在某些阶段却出现了停滞,特别是在第 70 轮到... 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。
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