基于YOLO格式的脑肿瘤目标检测数据集
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数据信息
图片数量: 总计共计3841张。该数据集分为训练集2688张、验证集768张以及测试集385张。
标注文件格式: YOLO的txt格式可以直接应用于模型训练。
类别信息
类别：2类 [‘无肿瘤’,’肿瘤’]
标签(names): [‘No Tumor’,’Tumor’]
性能指标
模型中的关键评估指标mAP、Precision及Recall分别以蓝色、绿色与红色标识。所有评估均表现优异，并表明该模型在整体效能上表现极佳。
模型性能评估与训练过程分析
1.训练过程相关
训练和验证指标曲线
该段落反映了训练与验证阶段的具体损失曲线演变以及关键性能指标的变化情况（如 box_loss 和 cls_loss 的变动轨迹）。 通过这一分析方式能够有效观察到模型在整个训练过程中是否达到了稳定的收敛状态，并且能够清晰地识别出模型可能存在的过拟合或欠拟合的问题情况。
2.性能评估相关
Precision-Recall 曲线
分析了模型在所有类别上的分类性能（Precision与Recall间的平衡关系），同时提供了mAP指标。确定了评估模型整体性能的核心指标。
3.分类细节分析
混淆矩阵
混淆矩阵展示了分类任务中各类别之间的详细数据分布情况（正反两类分步统计）。
针对这一分析需求而言，混淆矩阵则被用来全面解析分类表现及存在的混淆问题。
目标检测训练数据可视化
目标检测训练过程中，在处理数据时采用可视化技术进行呈现分析。该系统能够直观呈现复杂的目标特征及其分类标记情况。经过测试分析发现，在整体性能上表现良好且具有较强的识别能力；但仍有空间通过改进标注技术和强化模型训练来进一步提高效率。
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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