20191115每日总结

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原创 最新推荐文章于 2026-03-05 00:17:08 发布 214 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 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）：[大门(gates)] 【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 64 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段：前期、中期和后期。刚开始时，模型的损失函数确实有了显著下降，box_loss 从0.6662开始，经过几轮的迭代，迅速降至0.5左右。但到了中期，loss 的下降速度明显放缓，甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显，从1.3351缓慢上升至1.4左右，直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段，mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64，提升有限。这期间，模型似乎陷入了平台期，进展缓慢，让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮，我频繁查看曲线图，希望能捕捉到一点改善的迹象，但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑，担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段，尽管损失函数略有下降，但mAP50的提升并不明显，这让人感到非常... 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。 立即下载

昨天总结

  1. 早上按时（大约8:00）到实验室，开始读书，练习英语口语，读夏说英文晨读
  2. 大约8:30开始做今天的任务，翻译论文，早上的时间都在做这些
  3. 中午和同学去吃午饭
  4. 下午休息了一会儿，大约到2：00
  5. 开始翻译，但是中间眼睛不舒服，休息了一会儿，玩起了手机，看起了B站
  6. 大约8:30到了宿舍，因为整天对着电脑不太舒服在9：50就休息了

  论文大体翻译好，许多细节的地方需要完善；但是没有完成图核和深度学习的任务，效率还是很低下

今天计划

  1. 昨天的继续（重点还是那篇论文，要把细节理解透彻，看懂，准备抽时间录视频讲解）
  2. 下午去跑步
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#总结 #日志 #实验室
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