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说明文档
🎗️ YOLO11 — 乳腺癌检测 (冻结10层, FP16 ONNX)
该模型使用 乳腺癌检测数据集 (Roboflow) 对 YOLO11n 进行微调，用于乳腺癌细胞检测。前 10 层被冻结以保留预训练的检测特征，模型导出为 ONNX (FP16) 格式以便部署。
⚙️ 配置
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 基础模型 | yolo11n.pt |
| 数据集 | 乳腺癌检测 (Roboflow) |
| 训练轮数 | 30 |
| 批次大小 | 32 |
| 图像尺寸 | 640×640 |
| 优化器 | 自动 |
| 冻结层数 | 10 |
| 精度 | FP16 (half=True) |
| 导出格式 | ONNX |
| 设备 | GPU (0,1) |
🩺 检测示例
📈 结果
| 指标 | 值 |
|---|---|
| mAP50 | 0.957 |
| mAP50-95 | 0.735 |
| 精确率 (B) | 0.948 |
| 召回率 (B) | 0.898 |
| 推理时间 (ms) | 33.57 |
| FPS | 29.79 |
| 模型大小 (MB) | 5.2 |
FP16 推理保持了与 FP32 相同的精度，同时降低了延迟。
冻结层提高了训练稳定性，避免了在有限数据集上的过拟合。
Jesteban247/yolo11-breast_cancer-onnx
作者 Jesteban247
object-detection
ultralytics
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创建时间: 2025-10-23 08:33:06+00:00
更新时间: 2025-10-23 08:55:52+00:00
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.gitattributes
Bc.png
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args.yaml
best.onnx
ONNX
results.csv