yolov8训练指标解读

  1. Epoch 70/100:表示当前是第70个epoch,总共要训练100个epoch。

  2. GPU_mem 0.879G:表示当前训练过程中使用的GPU内存为0.879 GB。

  3. box_loss 1.057:表示当前epoch的边界框损失(bounding box loss)为1.057。

  4. cls_loss 3.581:表示当前epoch的分类损失(classification loss)为3.581。

  5. dfl_loss 1.556:表示当前epoch的分布焦点损失(distribution focal loss)为1.556。

  6. Instances 4:表示在当前epoch中处理的实例数量为4。

  7. Class a11:表示当前处理的类别为a11。

  8. Images 202:表示当前epoch中处理的图像数量为202。

  9. Instances 402:表示当前epoch中处理的总实例数量为402。

  10. Box(P 0.206):表示边界框预测的精度(Precision)为0.206。

  11. R 0.355:表示边界框预测的召回率(Recall)为0.355。

右侧和下侧进度条和统计信息

  1. Size:表示训练集的大小(图像数量)。

    • 进度条显示了训练的进度。
    • 1024: 像素大小
    • 100% 表示当前进度为100%,共处理了1622张图像。
  2. mAP50:表示在IoU阈值为0.50时的平均精度(Mean Average Precision)。

    • 进度条显示了mAP50的计算进度。
    • mAP50: 100% 表示mAP50的计算进度为100%。
  3. mAP50-95:表示在IoU阈值从0.50到0.95变化时的平均精度(Mean Average Precision)。

    • 进度条显示了mAP50-95的计算进度。
    • mAP50-95: 100% 表示mAP50-95的计算进度为100%。
  4. 1622/1622 [02:14<00:00, 12.08it/s]:表示当前epoch已经处理了1622/1622个批次,耗时2分14秒,每秒处理12.08个批次。

  5. 101/101 [00:04<00:00, 22.45it/s]:表示当前epoch已经处理了101/101个验证批次,耗时4秒,每秒处理22.45个批次。

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