基于YOLO格式的肺炎目标检测数据集
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数据信息
图片总数为8632张。其中训练集包含7103张图片、验证集包含1020张图片、测试集包含509张图片。注释文件采用YOLO格式的TXT文件形式，并且可以直接导入至模型进行训练
类别信息
类别：2类 [’正常’,’肺炎’]
标签(names): [‘NORMAL’, ‘PNEUMONIA”]
性能指标
该模型的性能评估指标mAP值、Precision值与Recall值分别以蓝色、绿色与红色的形式标注出来。各评估指标均表现出了较高水平的状态，在多个关键领域展现了卓越的表现能力
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
详细描述了训练与验证阶段的具体损失变化趋势及其对应的性能指标（包括box_loss、cls_loss等），能够清晰地观察模型在不同阶段的表现状态及其可能的问题
2.性能评估相关
Precision-Recall 曲线
评估结果表明模型在各类别间实现了分类效果的Precision与Recall权衡，并给出了对应的平均精度mAP。从综合分析的角度来看，重点图表用于评估模型的整体性能。
3.分类细节分析
混淆矩阵
混淆矩阵反映了分类任务中各个类别间的详细分类结果（包括正确分类与误分类的情况）。
作为分类细节分析的工具，它被用于深入研究和探讨分类表现以及存在的混淆问题。
目标检测训练数据可视化
目标检测训练过程中，在数据可视化方面进行了深入研究与实践。模型重点呈现了不同类别的目标物体及其对应的边界框与分类标签情况。经过评估分析发现，在当前阶段该系统运行效果较为理想；然而通过进一步优化数据标注规范并强化模型训练过程中的细节处理环节，则有望显著提升系统的识别准确率以及抗干扰能力
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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