基于YOLO格式的红外弱小目标检测数据集
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数据信息
图片数据量: 总计4207幅。其中训练集占比达3125幅, 验证集为893幅, 测试集占447幅
类别信息
类别：4类 [‘飞机’, ‘鸟’, ‘无人机’, ‘直升机’]
标签(names): [‘Airplane’,’Bird’, ‘Drone’, ‘Helicopter’]
性能指标
该模型的关键性能参数包括mAP值（93.4%）、Precision值（92.1%）和Recall值（89.7%），分别以蓝色、绿色和红色标记。各项指标均表现优异，整体表现出色。
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
该方法能够呈现训练阶段与验证阶段损失的变化趋势（包括 box_loss 和 cls_loss 等指标）以及性能评估标准（如 mAP、Precision 和 Recall）。这有助于直观了解模型在训练过程中是否收敛，并判断其可能出现的过拟合或欠拟合情况
2.性能评估相关
Precision-Recall 曲线
分析了模型在各类别上的分类效果（精确率与召回率的权衡），并给出了数值表现。
重点分析了模型在各个方面的综合表现，并提供了关键的数据可视化工具。
3.分类细节分析
混淆矩阵
该混淆矩阵展示了分类任务中各类别之间的具体分类数据（包括正确识别与误判的情况）。 作为对分类表现进行深入分析的工具，在研究各类别间的混淆现象方面具有重要意义。
目标检测训练数据可视化
目标检测训练过程中，模型对数据生成了可视化结果，并呈现了不同类别目标的边界框及其对应的类别标签。整体而言，该方法表现出较高的效果，在准确识别边界框的同时实现了各类别标签的有效标注。然而，在当前阶段的表现仍有一定局限性，在后续工作中可以通过优化数据标注与模型训练流程将有助于进一步提高检测精度与鲁棒性
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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