pku 1737 Connected Graph(组合数学,高精度)

YOLO26算法皮革表面缺陷检测+训练好的模型+124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):[颜色(color), 切(cut), 折叠(fold), 胶水(glue), 好的(good), 戳(poke)] 【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 68 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7582** mAP50-95 | 0.4306 Precision | 0.6226 Recall | 0.6520 train/box_loss | 0.8731 train/cls_loss | 2.3543 val/box_loss | 1.3709 val/cls_loss | 3.9767 【训练过程分析】 从一开始的配置就定下了基调,训练配置包括了 yolo26n 模型、100 个 epoch,学习率初始设为 0.01,输入尺寸定为 640x640,批次大小为 24。这组配置在开始阶段表现得不错,模型刚开始训练时的 loss 降低得很快,这表明模型能够迅速从数据中吸收信息。但到了中后期,loss 曲线变得愈发平缓,从第 50 个 epoch 开始,即使我增加了学习率衰减的频率,仍然感到曲线在挣扎,像是陷入了平台期。这期间模型的收敛节奏明显减缓,似乎有些“停滞不前”的迹象。到了最后,模型确实收敛了,但在第 68 个 epoch 时 mAP50 获得了 0.7582 的值,这是一个不错的成绩,但与理想值相比仍有提升空间。... 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
  1. package pku1737;
  2. import java.math.BigInteger;
  3. import java.util.*;
  4. public class Main {
  5.     static BigInteger f[];
  6.     public static void main(String[] args) {
  7.         int n;
  8.         Scanner cin = new Scanner(System.in);
  9.          solve();
  10.          while(true){
  11.            n=cin.nextInt();
  12.            if(n==0)break;
  13.            System.out.println(f[n]);
  14.          }
  15.     }
  16.     private static void solve()
  17.     {
  18.         int i,j,n;//System.out.print("ok");
  19.         f=new BigInteger[52];
  20.         BigInteger tmp=new BigInteger("0");
  21.         long c[][]=new long [51][51];
  22.         long two[]=new long [51];
  23.         c[1][0]=c[1][1]=1;
  24.         for(i=2;i<51;i++)//c[i][j]=c[i-1][j-1]+c[i-1][j];
  25.               {      c[i][0]=c[i][i]=1;
  26.                    for(j=1;j<i;j++)
  27.                       c[i][j]=c[i-1][j-1]+c[i-1][j];
  28.               }
  29.         two[0]=1;
  30.         for(i=1;i<=50;i++)two[i]=two[i-1]+two[i-1];
  31.         f[1]=BigInteger.valueOf(1);
  32.         f[2]=BigInteger.valueOf(1);
  33.         f[3]=BigInteger.valueOf(4);
  34.         for(i=4;i<=50;i++)
  35.         {   //f[k]*f[n-k]*c[n-2][k-1]*2^k-1
  36.             f[i]=BigInteger.valueOf(0);
  37.             for(j=1;j<i;j++)
  38.             {
  39.                 tmp=f[j].multiply(f[i-j]);
  40.                 tmp=tmp.multiply(BigInteger.valueOf(c[i-2][j-1]));
  41.                 tmp=tmp.multiply(BigInteger.valueOf(two[j]-1));
  42.                 f[i]=f[i].add(tmp);
  43.             }
  44.         }
  45.     }
  46. }
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