基于YOLO格式的乳腺癌病变目标检测数据集
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数据信息
该标注文件格式便于直接导入YOLO模型进行训练操作，
无需额外转换或准备步骤，
符合其数据输入需求。
类别信息
类别：2类 [”乳腺良性肿瘤’,’乳腺恶性肿瘤”]
标签(names): [‘benign’, ‘tumor’]
性能指标
模型的各项性能数据 mAP 、Precision 和 Recall 分别以蓝色、绿色和红色标记。各项数据均表现优异，并展现出该模型整体上表现出色的特点。
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
分析了训练与验证阶段中的损失曲线演变及其对应的评估指标（包括box_loss、cls_loss等具体指标以及mAP等关键参数）。该方法能够有效识别模型在训练过程中可能出现的收敛性问题以及过拟合或欠拟合的情况。
2.性能评估相关
Precision-Recall 曲线
评估了模型在各类别上的分类性能（精确率与召回率的平衡），并提供了mAP值。重点分析了模型整体性能的关键图表。
3.分类细节分析
混淆矩阵
混淆矩阵记录了分类任务中各类别间的区别及其对应的正确与误分类情况。
作为此类分析工具的使用方法论依据,该方法有助于深入分析模型性能及存在的混淆问题。
目标检测训练数据可视化
目标检测训练过程中，在数据可视化结果上，模型主要呈现了多个类别目标的定位边界及其分类标签信息。整体检测效果较为理想，在现有条件下表现稳定且准确度较高；但需通过优化标注数据及强化模型训练来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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