模型训练可视化中这些图片分别表示什么

YOLOv5行人检测模型训练可视化中下面这些图片分别表示什么？一一对应

这些图片展示了YOLOv5行人检测模型在训练过程中的损失和性能指标的变化。

train/box loss：训练集中检测框的损失值的变化。

train/obj_loss：训练集中目标类的损失值的变化。

train/cls loss：训练集中类别的损失值的变化。

metrics/precision：训练集上精度的变化。

metrics/recall：训练集上召回率的变化。

val/box_loss：验证集中检测框的损失值的变化。

val/obj_loss：验证集中目标类的损失值的变化。

val/cls loss：验证集中类别的损失值的变化。

metrics/mAP_0.5：验证集上mAP为0.5的变化。

metrics/mAP_0.5:0.95：验证集上mAP为0.95的变化。

从这些图片可以看出，在训练过程中，损失值在逐渐减小，评估指标在逐渐提高。 这表明模型在训练过程中不断优化，能够在训练集和验证集上都取得较高的性能。

授人以鱼不如授人以渔，直接买本机器学习西瓜书，你问的这些讲得明明白白的

这篇实例讲解详细，注解清晰，详情查看原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45751396/article/details/126726120

损失函数是用来衡量模型预测值和真实值不一样的程度，极大程度上决定了模型的性能。
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU）
置信度损失obj_loss：计算网络的置信度
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确
Box：YOLOV5使用 GIOU loss作为bounding box的损失，Box推测为GIoU损失函数均值越小，方框越准
Objectness：推测为目标检测loss均值，越小目标检测越准
Classification：推测为分类loss均值，越小分类越准
val BOX: 验证集bounding box损失
val Objectness：验证集目标检测loss均值
val classification：验证集分类loss均值
Precision：精度（找对的正类/所有找到的正类）
Recall：真实为positive的准确率，即正样本有多少被找出来了（召回了多少）
mAP@0.5:0.95（mAP@[0.5:0.95]）
表示在不同IoU阈值（从0.5到0.95，步长0.05）（0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95）上的平均mAP。
mAP@0.5：表示阈值大于0.5的平均mAP