【读书笔记】CDC-设计感悟(产品三属性)

100天学习MFC 读书笔记 060719 经过一轮的徘徊,灰心,..........................之后,暂定100天,看看能否入门,为了记念大学时的梦想,为了兴趣.学习内容按孙鑫的教程,>(暂不论这本书好坏,就是贵了点)(后记,原来已经有很多人作这个笔记了...............................................................)白天正常上班,学习只能抽空了 阅读详情

设计感悟(产品三属性)

 

外观(视觉)--|     设计       推广|宣传          使用
功能--------------|----------------     产品     --------------------     用户
载体(内容)--|                (品牌形象)       服务

 

* 设计是为了实现人们某种使用上的目的(满足人们的某种需求/解决某种问题),将载体、功能和外观组织在一起,创造出一件有形产品的过程。

* 产品的核心是载体、功能、外观的综合体现!其中对产品载体——内容的选择、筛选和组织同样也是设计中重要的一部分。另一面来说,一个好的文案也许更能传达出产品的特性,更能打动人。

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

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山书生
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