怎么判断目标检测模型训练好了

目标检测模型的训练效果好坏通常使用以下指标来进行评估：

1. 平均精度（mAP）：是一个综合指标，能够综合考虑模型的准确率和召回率，通常用于评估目标检测模型的性能。

2. 准确率（Precision）：指模型预测为正样本的样本中，真正为正样本的比例。准确率越高，模型的误判率就越低。

3. 召回率（Recall）：指实际为正样本的样本中，被模型预测为正样本的比例。召回率越高，模型漏检率就越低。

4. F1-Score：是准确率和召回率的调和平均数，是综合评估模型性能的指标。F1-Score越高，模型的性能也就越好。

此外，还需要对模型进行验证，确保其在新数据上的表现良好。可以将一部分数据集作为验证集，用于测试模型的泛化能力和稳定性。如果模型在验证集上的表现良好，可以认为该模型训练良好。