yolov10训练结果中results.png图表值的含义

在yolov10目标检测训练结束后，runs文件夹除了生成模型外，一般还会附带有模型的训练过程图表，很多同学看不懂里面的含义，微智启工作室接下来给大家简单介绍一下。

在YOLOv10的训练过程中，train/box_om、cls_om、dfl_om、box_oo、cls_oo、dfl_oo这些术语分别代表以下含义：

1. train/box_om（Box Loss of One-to-Many Head）：这是边界框回归损失，特别是指在one-to-many（一对多）头中的损失。这个损失反映了模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。损失值越低，说明模型预测的边界框越接近真实边界框。
2. train/cls_om（Class Loss of One-to-Many Head）：这是分类损失，特别是指在one-to-many（一对多）头中的损失。这个损失反映了模型在类别预测上的准确性。较低的损失值表明模型在预测目标类别时更加准确。
3. train/dfl_om（Distribution Focal Loss of One-to-Many Head）：这是分布焦点损失，特别是指在one-to-many（一对多）头中的损失。DFL是一种用于目标检测的损失函数，通常用于提高预测的置信度。
4. train/box_oo（Box Loss of One-to-One Head）：这是边界框回归损失，特别是指在one-to-one（一对一）头中的损失。与train/box_om类似，但针对one-to-one头。
5. train/cls_oo（Class Loss of One-to-One Head）：这是分类损失，特别是指在one-to-one（一对一）头中的损失。与train/cls_om类似，但针对one-to-one头。
6. train/dfl_oo（Distribution Focal Loss of One-to-One Head）：这是分布焦点损失，特别是指在one-to-one（一对一）头中的损失。与train/dfl_om类似，但针对one-to-one头。

这些损失值通常用于评估模型在训练过程中的性能，帮助开发者了解模型在不同方面的表现，并据此进行调整和优化。

1. metrics/recall(B)：

• 召回率（Recall）是衡量模型在识别某一类别时的性能指标之一，它衡量的是模型在所有真实正例中成功识别出的比例。召回率越高，说明模型能够检测到更多的实际目标，即模型的识别能力越强。召回率的计算公式为：，其中TP（True Positives）是模型成功检测到的真实正例数量，FN（False Negatives）是模型未能检测到的真实正例数量。

2. metrics/mAP50(B)：

• mAP50(B)指的是在50%的IoU（Intersection over Union）阈值下，对所有类别的目标检测结果进行平均精度计算（mean Average Precision），其中B表示每张图片只计算一个最佳的检测框。这种计算方式适用于一张图片只有一个目标的情况。mAP50(B)越高，说明目标检测算法在精度上表现越好。

3. metrics/mAP50-95(B)：

• mAP50-95(B)表示在IoU阈值从0.5到0.95的范围内计算的平均精度（mAP）。这个指标更全面地评估了模型在不同重叠度下的性能。mAP50-95(B)考虑了更广泛的IoU范围，更能反映模型在不同检测精度要求下的表现。mAP50-95(B)值越高，表示模型在不同IoU阈值下的整体性能越好。

4. metrics/precision(B)：

• 指的是在目标检测任务中，针对较大目标计算的精确率（Precision）。精确率是衡量模型预测准确性的一个重要指标，它定义为在所有被模型预测为正例（即目标存在）的样本中，实际为正例的样本所占的比例。具体来说：
• 精确率（Precision）：在所有被预测为正例的样本中，实际为正例样本的比率。其计算公式为：  其中，TP（True Positives）是模型预测为正例且实际也为正例的样本数量，FP（False Positives）是模型预测为正例但实际为负例的样本数量。
• 精确率越高，说明模型预测为正例的样本中，真正的正例比例越高，即模型的预测结果更加可靠。在目标检测中，一个高精确率的模型能够减少误检（将背景错误地检测为目标）的情况，这对于需要高可靠性的应用场景尤为重要。