🚜 forklift v20260611

2026-06-11~12 · cvat #9 即時重拉(rectangle+polygon 規則照舊)· v530 配方全沿用

TL;DR:例行重訓納新驗收料(+49 train / +9 test imgs)。同 test 集 mAP50 持平(0.9933 vs 0.9939, 噪音內)、mAP50-95 +0.006。已上版 forklift_ppe_v611 cascade 並列觀察(兩台)。

Hyperparams(規則 18)

項目
BackboneYOLO26n(yolo26n.pt 起手)
訓練 imgsz1280
推論 imgsz1280(train/infer 一致, 偵測器本身 mismatch 才自動讀 — 規則16;cascade 內 person 26s 也固定 1280)
配方= v530 全沿用:ep100(best ep92)/ patience30 / batch32 / scale0.7 / copy_paste0.15 / perspective5e-4 等
Datasetforklift_v20260611:109 task / train 14,427(v530 +49)/ test 2,477(+9);export 含 rectangle+polygon(v518 bug 修正版 lineage)+ video-mode helper + pagination
scriptexport_p9_v20260611.py / train_forklift_v20260611.py

同 test 集對照(v611 test split, 2,477 imgs @1280, conf .001)

v530(production)v611Δ
mAP500.99390.9933−0.0006(噪音)
mAP50-950.82650.8325+0.006
P0.98890.9917+0.003
R0.97470.9723−0.002

部署 / conf 注意

📦 模型下載

R2forklift_yolo26n_v20260611/best.pt(5.5MB)
5090-2~/runs_new/forklift_v20260611/run/weights/best.pt

出處:operator 2026-06-11 指示例行重訓(不論新料多寡)· 同集對照規範照 16h 研究方法論