Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size
- Epoch：訓(xùn)練過程中的迭代次數(shù)（即完成了多少個(gè)epoch）。
- gpu_mem：GPU內(nèi)存使用情況，通常是以MB或GB為單位的數(shù)字。
- box：模型預(yù)測出的bounding box的平均損失值。
- obj：模型預(yù)測出的objectness的平均損失值。
- cls：模型預(yù)測出的分類的平均損失值。
- total：所有損失值的總和，即box+obj+cls。
- labels：每個(gè)batch中標(biāo)注的物體數(shù)量的平均值。
- img_size：輸入模型的圖像的大小，通常是以像素為單位的寬度和高度。
這些參數(shù)的意義可以幫助訓(xùn)練者監(jiān)控模型的訓(xùn)練過程，以便在必要時(shí)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-433033.html
- Class：檢測的目標(biāo)類別。
- Images：測試集中包含該類別的圖像數(shù)量。
- Labels：測試集中該類別物體的真實(shí)標(biāo)注數(shù)量。
- P：該類別的預(yù)測精確度（precision），即正確預(yù)測的物體數(shù)量占所有預(yù)測的物體數(shù)量的比例。
- R：該類別的召回率（recall），即正確預(yù)測的物體數(shù)量占所有真實(shí)物體數(shù)量的比例。
- mAP@.5：平均精度均值（mean average precision）的值，即在IoU閾值為0.5時(shí)的平均精度。
- mAP@.5:.95：在IoU閾值從0.5到0.95的范圍內(nèi)，所有閾值的平均精度的均值。
這些指標(biāo)的意義是，P和R可以幫助評估模型的分類和檢測能力，mAP則綜合了模型在不同IoU閾值下的表現(xiàn)，是評估模型性能的主要指標(biāo)之一。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-433033.html
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