基于GLM-4-9B-Chat-1M的卷积神经网络模型优化

核心内容摘要

高效精准的YOLO标注工具:从痛点到解决方案的完整实践指南
Redis运维太复杂?Redis-Manager让集群管理效率提升300%的一站式解决方案

OpenClaw怎么搭建?2026年OpenClaw(Clawdbot)小白2分钟集成及使用保姆级方法

数据集格式Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)1304标注数量(xml文件个数)1304标注数量(txt文件个数)1304标注类别数5所在github仓库firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应而以labels文件夹classes.txt为准):[crack_wall,moisture_absorption,plaster_damaged,structure_damaged,vegetation_wall]每个类别标注的框数crack_wall (墙体裂缝) 框数 1801moisture_absorption (墙体受潮) 框数 1984plaster_damaged (抹灰层损坏) 框数 2490structure_damaged (结构损坏) 框数 1758vegetation_wall (植被) 框数 1020总框数9053图片分辨率1920x1280无人机DJI MAVIC 3采集高度

m采集角度

°使用标注工具labelImg标注规则对类别进行画矩形框重要说明数据集没有划分训练验证测试集需自行划分特别声明本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证图片预览标注例子

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