SDNU_ACM_ICPC_2020_Winter_Practice_3rd

YOLO26算法星形目标识别+训练好的模型+100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):[星星(Star)] 【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 85 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.8477 Precision | 1.0000 Recall | 0.9954 train/box_loss | 0.8235 train/cls_loss | 0.7275 val/box_loss | 0.7248 val/cls_loss | 0.9621 【训练过程分析】 85 轮训练后,我们得到了一个 mAP50 为 0.9950 的模型,这真是让人惊喜的成绩。一开始,模型的训练过程进展非常迅速,loss 在前 20 轮内从 1.5000 下降到 1.0000 附近,此后,loss 依然保持稳步下降,但速度明显放缓,特别是在第 30 轮到第 50 轮之间,loss 曲线进入了一个平台期,大约在 0.85 附近徘徊了 10 轮,直到第 60 轮左右才再度加速下降。这样的表现说明模型在前期阶段收敛良好,但到了后期,确实需要更多的训练轮次以确保模型的稳定性。 在验证集上,val_loss 保持平稳,没有出现明显的波动,这进一步证明了模型没有过拟合。然而,我们注意到在第 80 轮和第 85 轮之间,val_loss 似乎有所微弱的反弹,尽管这种波动并不显著。在训练集上,前 50 轮训... 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

出题人:LZW

a -- hdu-1364 (dfs or dp

b -- cf-1242B (最小生成树 思维/贪心

c -- uva-12879 (fft 生成函数

d -- 计蒜客41408 (大模拟 uva-806 (模拟

e -- cf-489c (构造 or 贪心

f -- poj-1364 (差分约束

g -- cf-787D (最短路, 线段树建图

h -- uva-12118 (思维/贪心, 欧拉路

i -- cf-479c (贪心

j -- uva-10410 (dfs, 模拟

k -- 计蒜客38229 (树链刨分, 主席树HYSBZ-1036 (树链剖分 线段树

l -- HYSBZ-1935 (离线 cdp分治

m -- cf-50a (思维, 水题

18 必补题:A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M

19 必补题: A、B、D、E、F、G、H、I、J、L、M

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