基于YOLO格式的服装分类目标检测数据集
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数据信息
图片数目： 总共：5557张。其中训练集为3889张、验证集为1112张、测试集为556张。标注文件类型： YOLO的txt格式可以直接用于模型训练。
类别信息
分类：共有10个分类项[‘T恤’、'连衣裙'、'夹克'、'长裤'、'衬衫'、'短裤'、'裙子'、'毛衣'、'包包'、'帽子']
性能指标
模型的评估指标mAP (0.9)、Precision (0.9) 和 Recall (0.9)，分别以蓝色、绿色和红色表示。这些指标均超过了0.85的阈值，并且通过不同颜色区分了各自的性能表现。这表明模型在多个关键指标上均表现优异
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
分析了训练与验证阶段的具体损失曲线趋势（如 box_loss 和 cls_loss），以及性能指标（如 mAP、Precision 和 Recall）。这些数据能够直观反映模型是否收敛于稳定的性能状态，并且能够帮助识别可能存在的过拟合或欠拟合的情况。
2.性能评估相关
Precision-Recall 曲线
系统性地分析了模型在各类别间的分类性能（Precision与Recall的权衡关系），并提供了相应的mAP指标数据
3.分类细节分析
混淆矩阵
该矩阵能够系统地揭示各类别间的统计分布情况（涵盖正确识别与误判的情形）。
该分析方法旨在深入分析各类别间的分类性能及其相关问题。
目标检测训练数据可视化
在目标检测训练的过程中, 模型对数据的可视化结果主要展示了多个类别目标及其对应的检测边界线与分类标签. 综合来看, 当前整体检测效果已经不错了, 但仍有机会通过优化数据标注工作以及改进模型训练策略等手段进一步提高检测精度与模型鲁棒性.
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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