Day 03 · 商城的骨架:App、Model 与第一次 Migration

梅雅达编程笔记 2026-09-06 13:15:38

https://blog.csdn.net/2601_96428997/article/details/164372766?spm=1001.2014.3001.5501

相关文档:Django Model 官方文档 · Django Migrations 官方文档 · DecimalField 参考。

本系列为 梅雅达编程笔记 原创,首发 CSDN。数据模型的骨架搭好了,下一篇让数据活起来。

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详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[自行车(bicycle), 汽车(car), 牛(cow), 鹅(goose), 马(horse), 人(human), 摩托车(motorbike), 羊(sheep), 危险标志(ss danger), 左转标志(ss left), 禁止鸣笛标志(ss no horn), 停车标志(ss parking), 右转标志(ss right), 停止标志(ss stop), 人行横道标志(ss xwalk), 绿灯(tl green), 关灯(tl off), 红灯(tl red), 黄灯(tl yellow)] · 训练集:1365 张 · 验证集:90 张 · 测试集:62 张 · 总计:1517 张 该数据集基于室内模拟交通场景构建,聚焦于交通标志、车辆及动物等目标的精准识别,为智能交通系统训练提供高质量样本,具有显著的行业应用价值与技术研究意义。训练集、验证集与测试集分别包含1365张、90张与62张图像,数据分布比例合理,训练集规模充足以保障模型学习充分,验证集与测试集用于模型性能评估,有效支撑模型迭代优化。所有目标均经过严格标注,边界框绘制精准,类别标注规范统一,无模糊或错误标注情况,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 41 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9644** mAP50-95 | 0.7193 Precision | 0.9278 Recall | 0.9049 train/box_loss | 0.8936 tra...

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