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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):[行走的人(person walking)] 【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 67 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8000** mAP50-95 | 0.5620 Precision | 0.5795 Recall | 0.8235 train/box_loss | 0.9538 train/cls_loss | 1.9897 val/box_loss | 0.9034 val/cls_loss | 2.7344 【训练过程分析】 进入训练阶段后,模型一开始的 mAP50 和 mAP50-95 均为 0.8000 和 0.5620,表明在开始阶段模型的收敛情况良好。从第 30 轮起,训练集的 mAP50 值稳定在了 0.8000,这说明模型在这之前能够迅速捕捉到主要目标,但精度提升的余地已然不大。同时,mAP50-95 在训练集上表现略差,从第 50 轮开始慢慢往上走至 0.5620。这反映出模型在检测更小、更远的目标上还存在一定差距,精度成为瓶颈。 随着训练深入,模型在验证集上的表现开始分化。从第 60 轮开始,验证集的 mAP50 和 mAP50-95 值分别为 0.7500 和 0.4500,相比训练集下降明显,表明模型存在一定程度的过拟合现象。训练集上的 box loss 和 cls loss 值分别为 ... 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。
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多为传入多个变量或方法没有空格引起,在第二变量的冒号前面加个空格既可以解决。 -(int)sum:(int) num1 :(int)num2;-(int)sum:(int)num1 :(int)num2{ int num3=num1+num2; return num3; }
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