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配置概況

SC Sashiba Chou

  • 帳戶名稱: admin
  • 註冊於: 2019-07-15
  • 最近連線日期: 2026-04-03

議題清單

進行中 已結束 總計
我被分派的議題 79 48 127
我通報的議題 90 49 139

專案清單

專案 角色 註冊於
Cassandra Manager, Developer, Reporter 2022-11-05
ER_dashboard Manager, Developer, Reporter 2022-11-05
display_panel Manager, Developer, Reporter 2022-11-05
window_cron_job Manager, Developer, Reporter 2022-11-05

活動

今天

SC 16:33 ARES (Augmented Rescue & Emergency System): 災難現場電子檢傷系統 Feature #194 (Closed): ARES 專案初始化
Sashiba Chou
SC 14:53 ARES (Augmented Rescue & Emergency System): 災難現場電子檢傷系統 2:00 小時 (Feature #194 (Closed): ARES 專案初始化)
Sashiba Chou
SC 14:53 ARES (Augmented Rescue & Emergency System): 災難現場電子檢傷系統 Feature #194: ARES 專案初始化
# ARES 專案初始化:建立專案骨架、技術規格與協作架構
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## 背景
ARES(災難現場高韌性電子檢傷系統)需在無網際網路、無 GPS、無預先佈建 Beacon 的災難現場提供即時電子傷票管理。專案採用多 Agent 協作開發模式(共 10 個 Agent),需在開發啟動前完成以下初始化工作:專案根設定檔、Agent 角色定義、核心技術規格、調研工作流目錄、架構決策記錄目錄、工程開發目錄佔位。
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## 一、專案根設定檔與 A...
Sashiba Chou
SC 08:31 ARES (Augmented Rescue & Emergency System): 災難現場電子檢傷系統 Feature #194 (Closed): ARES 專案初始化
Sashiba Chou
SC 16:31 DMAT_Inventory_System Wiki 編輯: Wiki (#8)
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2026-04-02

SC 16:01 插管機器人 intubation bot Feature #190: 實作 YOLOv11 訓練腳本並完成兩次訓練迭代
h2. 背景
本專案使用 YOLOv11 Nano( @yolo11n.pt@ ,約 2.6M 參數)作為基礎模型,在僅有 33
張喉鏡影像的極小資料集上,透過遷移學習進行微調。由於資料量極少,訓練策略的設計是決定模型效能的關鍵因素。
h2. 實作內容
h3. 1. 訓練腳本 train.py
* 支援命令列參數: @--model@ , @--epochs@ , @--imgsz@ , @--batch@ , @--d...
Sashiba Chou
SC 15:52 插管機器人 intubation bot Feature #190 (New): 實作 YOLOv11 訓練腳本並完成兩次訓練迭代
開發 train.py 訓練腳本,支援命令列參數設定(epochs, batch, device, name)。
第一次 Baseline 訓練(預設參數)取得 mAP50=0.445;分析問題後進行第二次優化訓練(freeze=10, lr0=0.001, mixup=0.3, copy_paste=0.3, degrees=15.0),mAP50 提升至 0.786(+76.6%),Recall 從 0.240 提升至 0.619(+157.9%)。保存兩次訓...
Sashiba Chou
SC 15:53 插管機器人 intubation bot Feature #192 (New): 實作訓練結果分析與視覺化工具
開發訓練結果處理工具:train_results_processer.py 將 results.csv 匯出為 Excel 總覽表、scatter_plot_module.py 產生散佈圖、bar_plot_module.py 產生長條圖、average_metrics.py 計算平均指標。用於跨訓練實驗的比較分析。 Sashiba Chou
SC 15:53 插管機器人 intubation bot Feature #191 (New): 實作偵測推論腳本,支援圖片與影片輸入
開發 detect.py 偵測腳本,支援三種輸入模式:
單張圖片、影片檔、整個資料夾。
以色彩區分三個偵測類別(杓狀軟骨=淺橘色, 會厭=紅色, 喉部=藍色),支援自訂模型路徑與信心閾值。輸出標註後的影像/影片至 output/ 目錄。已完成偵測驗證,產出 8 張測試結果影像。
Sashiba Chou
SC 15:51 插管機器人 intubation bot Feature #189 (New): 實作資料集處理與格式轉換工具集
開發一系列資料處理工具腳本,支援:
* YOLO 資料集目錄組建(compose_dataset.py)
* K-Fold 交叉驗證拆分(compose_cross_folds.py, compose_partial_cross_dataset.py)
* 標註格式轉換(json2yaml.py, json2yaml_custom.py, polygons2rectangles.py)
* 標註視覺化(draw_polygon_annotations.py, d...
Sashiba Chou

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