yolov5输出结果分析

引用中提到，yolov5的输出结果包括训练集和验证集的各项指标。其中，训练集结果包括训练次数、GPU消耗、边界框损失、目标检测损失、分类损失、total、targets、图片大小等信息。而验证集结果则包括P、R、mAP@.5、mAP@.5:.95以及验证集的边界框、目标检测和分类损失。

所以，yolov5的输出结果分析主要涉及对这些指标进行解释和评估。通过分析这些结果，可以了解模型的训练情况、效果和性能，并根据需要进行相应的调整和改进。