建筑结构墙体识别模型训练评估数据集BuildingStructureWallRecognitionModelTrainingEvaluationDataset-mohameedkhaled
数据来源：互联网公开数据
标签：墙体识别, 图像识别, 深度学习, 模型训练, 计算机视觉, 目标检测, 建筑工程, 数据集评估
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估建筑结构墙体识别模型的训练过程数据和模型参数。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了模型训练的多个Epoch（轮次）的性能指标，未明确具体时间范围，但可推断为模型训练的持续时间。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为通用建筑结构场景。
数据维度：数据集主要包含以下数据项：Epoch（训练轮次）、Average Loss（平均损失）、Predict Accuracy（预测准确率）、Number of Predict Wall Right（预测墙体正确的数量）、Number of Target Wall（目标墙体的数量）、Number of Predict Wall（预测墙体的数量）、Wall Accuracy（墙体准确率）、Wall Proportion（墙体比例）。
数据格式：主要数据以CSV格式存储，文件名为result_wall.csv，包含模型训练过程中的关键性能指标。另外包含两个.pth文件，用于存储训练好的模型参数，以及一个.txt文件，可能用于记录训练日志或配置信息。
来源信息：数据来源于模型训练过程的输出结果，可能涉及图像识别、深度学习等技术，用于评估模型在墙体识别任务上的性能。
该数据集适合用于建筑结构图像分析、计算机视觉模型性能评估等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习等领域的研究，如图像识别模型性能评估、目标检测算法优化等。
行业应用：可以为建筑工程、结构安全监测等行业提供技术支持，尤其在自动化墙体识别、建筑结构分析等方面。
决策支持：支持建筑设计、施工管理等领域的决策，帮助优化建筑结构设计和施工方案。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解模型训练、评估流程，并提升实践能力。
此数据集特别适合用于分析模型在墙体识别任务中的表现，评估不同训练参数对模型性能的影响，并为后续模型优化提供依据。
