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对飞桨轻量型模型的选取训练及评估的实验报告-山东大学威海数据科学与人工智能实验班大三上大作业第二部分
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本部分在百度飞桨的模型库中研究了数十种目标检测模型,从中择优选择若干最新的轻量级目标检测模型。基于论文中提供的数据,对选择的模型进行优化和调参,调参参考《 better_deep_learning 》一书,完成对选择的所有模型的训练,并且完成对垃圾桶状态的检测。其中部分模型如PP-YOLOE+_crn_l_80e各项指标上均超过论文中给出的结果。同时对选择的轻量级目标检测模型在参数、性能、指标方面进行了对比,比较其优劣,对产生这些结果的原因进行了分析。基于《实验设计》的知识,完成整个项目过程的实验报告,报告包含所选模型的相关基础知识,模型训练及调参的相关流程,以及所选择模型之间的对比分析结果,相关分析以及比较结果以图表的形式给出
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