yolov8 iou阈值修改

使用yolov8做目标检测任务的时候我修改了iou和conf两个超参数，为什么训练的时候还是只显示map50和map50-95。

epoch结束后以后的模型评估你是怎么设置的

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  根据参考资料中的段落11，我们可以在yolov8中修改IOU阈值和置信度这两个超参数，以获取更全面的评估指标。

  首先，需要修改默认超参数。默认超参数位于hpy.scratch.yaml文件中。我们可以通过修改该文件来改变IOU阈值和置信度的取值。

  接下来，根据段落1的说明，最佳推理结果是在训练和推理时使用相同的图像分辨率。因此，我们需要调整训练时的图像分辨率。可以使用命令行参数"--img"来设置训练时的图像分辨率。例如，使用"--img 1280"来训练时，推理时也要使用"--img 1280"进行测试。

  然后，根据段落11的建议，我们可以尝试增加数据增强的超参数。增加数据增强可以减少过拟合，并提高最终的mAP值。

  最后，我们可以尝试减少特定loss组件的过拟合。具体来说，可以修改hyp['obj']参数来减少对目标检测组件的过拟合。

  综上所述，我们可以通过修改超参数和调整图像分辨率来改变IOU阈值和置信度，以获取更全面的评估指标。以下为示例代码：

  # 修改超参数文件 hpy.scratch.yaml
  iou_threshold: 0.5  # 设置IOU阈值
  conf_threshold: 0.5  # 设置置信度阈值
  
  # 调整图像分辨率
  # 在训练时使用"--img 1280"来设置图像分辨率
  # 在推理时也要使用"--img 1280"进行测试
  
  # 增加数据增强
  # 可以尝试增加数据增强的超参数，例如增加mosaic，mixup等操作
  
  # 减少特定loss组件的过拟合
  # 修改hyp['obj']参数来减少对目标检测组件的过拟合
  

map和你设置的iou conf无关，你设置的这两个参数是在检测阶段用的。
mAP@0.5参数的含义就是在IoU=0.5的情况下计算出来的每类AP的平均值，
mAP@0.5:0.95是指IoU 从0.5到0.95，以步长0.05计算出来每一个步长的平均AP