产品设计与用户体验之—小便池上的苍蝇

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

今天看到一篇文章,实在忍不住了,实在很经典。
做软件也好,做网站也好,天天喊用户体验、用户体验,到底什么是用户体验。

好好看看,都在这个小便池里面呢!
在阿姆斯特丹,史基浦(Schiphol)机场的小便池下边的瓷砖可以通过操作间的质量检查,这一点谁也不会注意。但是所有人都会发现每个小便池里都有一只苍蝇。在男士的洗手间,每个小便池里,都印着一个苍蝇的图案。它在排水口附近,偏左一点地方。设计者的意图在于,有意刺激男士只对准一个方向”射击”,”将苍蝇活活冲死”,从而避免尿液四处横流。

仔细看,苍蝇变成了苍蝇形状的黑色轮廓,蚀刻在陶瓷上。这诱使人们瞄准。如果一个男人看到一只苍蝇,他会瞄准。“小便池里的苍蝇”这项研究发现,由于这只蚀刻苍蝇,飞溅出来的小便减少了80%。它让男人若有所思。算是过程控制的经典案例吧。
 
抓住心理,引导目标,调整过程,快乐结果...
产品的设计和体验,往往是在不经意间的四两拨千斤!

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