测试12332131

Jaydensun 2024-05-10 10:37:43

测试

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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

基于ESP32S3-N16R8系统板的基础工程文件（ESP IDF V5-4+VS Code）

FeCap_t,v,i_dataset

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）：[草莓(strawberry)] · 训练集：1000 张 · 验证集：0 张 · 测试集：0 张 · 总计：1000 张该数据集聚焦食品加工与烘焙场景中草莓的精准识别，为食品质量检测、自动化分拣等环节提供高质量数据支撑，助力食品行业智能化升级。训练集1000张、验证集与测试集均为0张的设计，契合特定场景下对模型高精度学习的需求，确保模型在目标场景中充分提取特征，满足工业级应用对模型泛化能力的严格要求。所有样本标注精准，覆盖草莓整颗、切片、装饰等多种形态，标注规范统一，有效保障模型训练过程中对目标边界与特征的学习准确... 【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 93 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.6742** mAP50-95 | 0.5842 Precision | 0.6763 Recall | 0.7294 train/box_loss | 0.3783 train/cls_loss | 0.2522 val/box_loss | 0.6489 val/cls_loss | 1.2645 【训练过程分析】 93 轮训练后 mAP50 仅 0.6742，模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期，mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.5842，整体性能需要进一步优化。【模型性能评估】 Precision 0.6763、Recall 0.7294，召回高于精度，存在一定误检。【预测效果展示】验证集预测效果一般，大部分目标能被检...

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