基于YOLO格式的迷彩作战人员目标检测数据集
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数据信息
图像数据量共计包含1518幅图像，其中训练集包含1227幅图像、验证集包含194幅图像以及测试集包含97幅图像。
类别信息
类别：1类 [‘迷彩作战人员’]
标签(names): [‘people’]
性能指标
该模型的性能指标 mAP 值、精确率和召回率 分别以蓝色、绿色和红色标记。各指标均表现优异，在多个评估维度上均取得理想成绩，整体上展示了该模型卓越的性能水平
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
系统性地呈现了训练与验证阶段的损失曲线演变（包括 box_loss 和 cls_loss），以及评估指标（如 mAP、Precision 和 Recall）。 该方法能够直观地反映模型训练过程中的收敛性问题：若模型收敛，则表明其在训练与验证集上表现一致；若出现过拟合现象，则会表现为在验证集上的性能下降；相反，在欠拟合情况下则可能反映出模型对数据的学习能力不足。
2.性能评估相关
Precision-Recall 曲线
该系统不仅分析了模型在各类别上的分类能力（包括Precision与Recall的平衡关系），还提供了相应的mAP指标作为辅助参考。
从整体性能视角分析模型的核心指标图表构成了其评估体系的关键部分。
3.分类细节分析
混淆矩阵
混淆矩阵展示了分类任务中各个类别间的详细区分情况（包括正确区分与误判的情况）。
作为深入分析的工具，在这里我们主要关注的是各分类的表现及其潜在的问题。
目标检测训练数据可视化
在目标检测训练的过程中中，在线模型对数据进行可视化处理的结果主要呈现了多类目标检测边界框及各类别标签标示的情况。整体而言该过程表现出较好的效果然而目前该系统在精确度与抗干扰能力方面的性能仍有提升空间
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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