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28dad9e675
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docs: 添加 ONNX 构建说明
添加了 ONNX 构建过程中可能遇到的问题及解决方法，具体包括：
- 克隆 ONNX 仓库
- 更新子模块
- 设置 CMAKE_ARGS 参数
- 使用 pip 安装
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2025-05-29 23:08:56 +08:00 |
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86ccd7c29e
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refactor(train): 注释模型导出相关代码
- 注释掉了 opset_version 和 simplify 参数
- 保留了 format 和 dynamic 参数
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2025-05-29 21:06:56 +08:00 |
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21d190a658
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train: 更新类别权重设置
- 从配置中移除了特定于绝缘子的类别权重设置
- 替换为更通用的类别权重配置，增加了一个类别权重- 保持了权重设置的注释形式，以便未来可能的启用
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2025-05-29 20:23:21 +08:00 |
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Asuka
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66d0877cfd
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refactor(data): 更新数据集路径并调整数据验证逻辑
- 修改 data.yaml 中的训练、验证和测试数据集路径
- 更新 train.py 中的数据验证逻辑，使用新的数据集路径
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2025-05-29 20:16:02 +08:00 |
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b4468c7808
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feat(datasets): 添加新的训练数据标签
- 在 datasets/train/labels 目录下新增了多个标签文件
- 文件命名格式为：视频ID-帧序号.jpg.rf.哈希值.txt
-标签内容包括物体类别和位置信息，用于训练目标检测模型
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2025-05-29 20:00:55 +08:00 |
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20b660c943
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feat(datasets): 添加新的训练数据标签
- 在 datasets/train/labels 目录下新增了多个标签文件
- 文件命名格式为：视频ID-帧序号.jpg.rf.哈希值.txt
-标签内容包括物体类别和位置信息，用于训练目标检测模型
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2025-05-29 19:59:57 +08:00 |
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