基于YOLO格式的心电图心脏疾病目标检测数据集
数据信息
图片总数量：总计为3491例（或张）。其中分为三个部分：训练集2444例（或张），验证集699例（或张），测试集348例（或张）。注释文件格式：YOLO的txt格式可以直接应用于模型训练过程。
类别信息
分类为四个类别：涵盖心肌梗死（MI）、心脏异常（Abnormal）、心肌梗死病史（History of MI）以及心脏正常状态（Normal）。 标签(names): [‘MI’,’Abnormal’,’History of MI’,’Normal’]
性能指标
该系统的性能评估指标包括mAP（平均精度）、Precision（精确率）以及Recall（召回率）。这些关键数值分别以蓝色、绿色和红色的形式标注出来。经过测试分析可知，在各项评估标准下均表现优异，并充分展现了其综合性能卓越的特点。
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
该模块通过可视化工具展示了以下数据：在训练与验证阶段分别追踪了损失曲线演变情况（包括 box_loss 和 cls_loss），以及评估指标（如 mAP、Precision 和 Recall）。这些可视化结果能够直观反映出模型训练过程中的关键特性：例如模型训练过程是否达到预期效果（即收敛性判断），或者是否存在过拟合与欠拟合的风险。
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（精度与召回率的平衡关系），并提供了综合评估指标。重点展示了关键图表中的数据。
3.分类细节分析
混淆矩阵
混淆矩阵反映了分类任务中各类别之间的关系及其具体数据分布情况（包括正确识别和误判的具体情况）。
这有助于评估模型的表现。
用于细致分析分类表现与混淆程度，
这有助于深入理解模型的行为及其潜在的问题。
目标检测训练数据可视化
在目标检测训练过程中，在数据可视化结果方面的展示主要呈现了各类别目标的检测边界及其类别标注情况。经过观察发现整体检测效果尚可但仍有提升空间需要通过改进标注机制并优化模型训练过程来进一步提高准确率与稳定性
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
