Summer@2006[2]

YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393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):[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 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 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

The one you love
               ___eagles
I know you need a friend, someone you can talk to
Who will understand what you're going through
When it comes to love there is no easy answer
Only you can say what you're gonna do
I heard you on the phone
You took his number
said you were alone
But you'd call him soon
Isn't he the guy,
the guy who left you crying
Isn't he the one who make you blue
When you remember those nights in his arms
You know you got to make up your mind
Are you gonna stay with the one who loves you
Or are you going back to the one you love
Someone's going to cry When they know they're lost you
Someone's gonna thank the stars above
What are you gonna say when he comes over?
There's no easy way to see this through
All the broken dreams all the disappointment
Oh,Girl what you gonna do
Your heart keeps saying it's just not fair
But still you gotta make up your mind

我很喜欢这首歌,贴在这里.这个暑假很不错,因为有世界杯...因为有一份感受像世界杯一样的袭来也像世界杯一样的淡去...但是依然在心里,当我想起,我就会微笑.只有我知道,我不再想说什么了...
 

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