A1121 Damn Single (25) Map的常见用法(原理相同)

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
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=100010;
vector<int> ans;
int a[maxn],b[maxn];
bool hashtable[maxn]={false};
int main()
{
	int n,m,c1,c2,c;
	cin>>n;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		scanf("%d %d",&c1,&c2);
		a[c1]=c2;
		a[c2]=c1;
	}
	cin>>m;
	for(int i=0;i<m;i++)
	{
		scanf("%d",&b[i]);
		hashtable[b[i]]=true;
	}
	for(int i=0;i<m;i++)
	{
		if(hashtable[a[b[i]]]==false)Q
		ans.push_back(b[i]);
	}
	printf("%d\n",ans.size());
	sort(ans.begin(),ans.end());
	for(int i=0;i<ans.size();i++)
	{
		printf("%05d",ans[i]);
		if(i!=ans.size()-1)
		printf(" ");
	}
}

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