yolov8的训练结果中的recell(B)和recall(M)是代表什么，B和M又是啥?
YOLOv8不是一个官方的物体检测模型，所以recell(B)和recall(M)两个指标的含义可能与YOLOv8的具体实现和使用方式有关。在一般情况下，recell指标（召回率）表示正样本中被正确识别出来的比例，也就是说，如果一个物体真实存在于样本中，那么模型能够识别出来的概率就是召回率。而B和M很可能是指不同的物体类别或者大小范围，比如B可能代表大物体（Big），M可能代表中等大小的物体（Medium）。具体的解释还需要参考具体的模型论文或者训练评估代码中的注释说明。
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以下回答参考GPT并且由Bony-整理：
在目标检测中，Recall（召回率）是一个重要的性能指标，用于评估模型检测到所有正样本的能力。Recall表示正确检测出的正样本占所有正样本总数的比例，其公式如下：
Recall = TP / (TP + FN)
其中，TP（True Positive）表示模型正确检测出的正样本数，FN（False Negative）表示模型没有检测出的正样本数。
在YOLOv4等基于Anchor Box的目标检测算法中，每个Anchor Box都被分配到一个特定的尺度（scale）上进行检测，B表示这个尺度下Anchor Box的数量，M表示每个单元格（cell）中预测的Anchor Box的数量。因此，Recall@B和Recall@M分别表示模型在B个尺度和每个单元格中预测的M个Anchor Box上的Recall值。
需要注意的是，不同的算法或实现可能会对这些指标的定义和命名进行微调，因此具体情况可能有所不同。