近期完成了基于 yolov10 的目标检测模型训练，涵盖了从数据准备到模型训练的全过程。具体学习内容如下：

yolov10训练模型

1.数据集制作与标注

1. 学会了制作自定义数据集，掌握了数据标注的基本流程。

2. 使用makesense标注工具对图像进行边界框标注，生成符合 YOLO 格式的标签文件。

2.环境配置与代码获取

1. 成功配置 yolov10 所需的运行环境。

2. 成功从 yolov10 官方仓库拉取源代码。

3.模型训练

1. 在 Jupyter Lab 环境中进行模型训练，使用自己数据集进行迭代优化。

2. 训练过程中记录了多种损失函数和评估指标的变化情况。

4.训练成果

5.总结

通过本次实践，掌握了 yolov10 的基本使用流程，包括数据准备、环境配置、模型训练与评估。后续可进一步优化数据集或调整超参数以提升模型性能。

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PSO：粒子群优化算法，是一种非常经典且强大的智能优化算法。具体如下：

PSO算法

自己的理解：

1. 目标明确：有一个明确的优化目标(比如找到函数的最小值）。

2. 盲目搜索：每个粒子(代表一个解)一开始都不知道目标在哪，是“盲目”的。

3. 三大驱动力：你准确地指出了决定粒子运动的三个核心力量：

   • 自身经验：它自己找到过的最好地方 (pbest)。

   • 群体智慧：整个群体找到过的最好地方 (gbest)。

   • 运动惯性：就是它上一步的速度和方向。

4. 迭代收敛：通过一步步的迭代，整个群体最终会聚集到目标附近。

PSO算法就是粒子群的一个优化算法，比如说有一个目标然后每个粒子都会寻找并接近这个目标，但是粒子们都不知道怎么快速到达目标，需要通过自己的经验及pbest和gbest三个的作用来指定速度，然后会有一个适应性函数判断当前步骤的是否正确直到所有粒子都在目标范围。

专业术语：

1. 粒子：算法中的基本单位，代表一个潜在的解决方案。

2. 位置：这是一个向量（比如在二维空间就是x, y坐标）。它代表这个解的具体参数。

3. 速度：这是一个向量，决定了粒子下一步移动的方向和距离。

4. 适应度函数：这是一个我们自定义的函数，用来评估一个位置的好坏。对于找最小值问题，函数值越小，适应度越高。

5. 个体最优解：每个粒子独立记忆的、它自己搜索到的适应度最高的位置。

6. 全局最优解：整个粒子群中，所有pbest里面最好的那一个位置。这是群体共享的信息。