基于YOLO格式的腹部阑尾病变目标检测数据集
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数据信息
图片张数: 合计：总计约达7万张图片中, 其中训练集占约4.7万张图片, 验证集约1.3万张图片, 测试集仅约7千多张图片。对于模型训练而言, YOLO的txt标注文件可以直接使用。
类别信息
分为五种类型：包括阑尾脓液积聚、急性炎症反应、阑尾石、正常状态以及穿孔现象
性能指标
模型的关键性能评估指标mAP、Precision与Recall分别以蓝色、绿色和红色的形式标注出来。这些关键指标均呈现出较高的数值水平，并有效体现了该模型的整体性能优势。
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
该系统实现了训练与验证阶段的损失曲线变化情况以及性能指标的变化趋势分析（如 box_loss、cls_loss 和 mAP 等指标）。 该系统能够清晰地观察模型在训练过程中是否达到了收敛状态，并判断其是否存在过拟合或欠拟合的情况。
2.性能评估相关
Precision-Recall 曲线
该模型在多个类别上的分类能力得到了全面评估，并通过Precision与Recall的平衡关系计算出mAP值。重点图表成为评估模型整体性能的关键依据。
3.分类细节分析
混淆矩阵
混淆矩阵展示了分类任务中各类别间的详细数据分布情况（正确判定与误判的数量）。
作为对分类行为进行深入剖析的工具，它被用来全面分析模型的性能表现及存在的混淆问题。
目标检测训练数据可视化
在目标检测训练过程中，该模型在数据处理中的可视化效果重点呈现了各分类目标及其边界框与标签位置的信息。总体而言，在目标识别准确性方面表现出色。尽管当前性能已相对不错，但通过优化数据标注质量和强化模型训练过程仍有机会显著提高检测精度与抗干扰能力。
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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