yolo训练结果中precision-recall curve 显示all classes 0.144 mAP@0.5是什么意思

在YOLO训练结果中，precision-recall curve是一种用于衡量模型准确率和召回率之间关系的指标。它显示了不同召回率下的预测准确率。

在这个特定的结果中，"all classes 0.144 mAP@0.5"表示当召回率达到0.5时，模型的平均准确率（mean Average Precision，mAP）为0.144。mAP是一种综合考虑了不同召回率下的准确率的度量指标。较高的mAP值表示模型在不同召回率下的预测结果整体较准确。

这个结果表明，在召回率为0.5时，模型的平均准确率为0.144，说明模型在该阈值下的预测结果相对较低，可能存在一些误判或漏检的情况。

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在YOLO训练结果中，precision-confidence curve是一种用于衡量模型预测准确性的指标。它显示了不同confidence（置信度）阈值下的预测准确率（precision）。

在这个特定的结果中，"all classes 1.00 @0.915"表示当confidence阈值设置为0.915时，模型对所有类别的预测的准确率都达到了1.00，也就是100％。这意味着在这个阈值下，模型的预测结果非常准确，没有出现误判的情况。

yolo训练结果中recall-confidence curve 显示all classes 0.09 @0.000是什么意思

在YOLO训练结果中，recall-confidence curve是一种用于衡量模型召回率的指标。它显示了不同confidence（置信度）阈值下的预测召回率（recall）。

在这个特定的结果中，"all classes 0.09 @0.000"表示当confidence阈值设置为0.000时，模型对所有类别的召回率为0.09，也就是9%。这意味着在这个阈值下，模型可能错过了一些目标物体的检测，导致召回率较低。较低的召回率意味着模型可能会错过一些真实目标物体，无法完全捕捉到数据集中的所有实例。