学学诗人搞怪

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

    [一] 琥珀
         __yuwen  2006.09.15


你一定见过我
为什么和我一样的沉默
你的眼睛看透了我的心
再不用言语
我在海底沉睡了一千年
等待着轮回
因为——
海有时枯,石有时烂

我不是个疯狂的石头
只是一个久违的微笑
定格——
穿越了时空回来
带着一个不变的诺言
可惜再没人记起
像一声幽远的呐喊
也许是思念
也许是恨怨

是你把我收藏
我也把你收藏在心里
这是两个世界
安静了再也触摸不到自己
却彼此的透明
凝固了所有的热情

 

[二]有一种爱
 __yuwen 2006.10.8


有一种爱
并不值得期待
有一种爱
也许只是空白
有一种爱
越积累越无奈
有一种爱
一个人不会明白
有一种爱
放在心里会慢慢变坏
有一种爱
其实也是一种伤害
有一种爱
你不想才会自在
有一种爱
失去了就再不回来
有一种爱
给了你宽广的胸怀

 

 

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