yolov7训练后生成的result.png中box、Objectness、Classification、Precision、Recall、val BOX、val Objectness、val classification分别代表什么意思

在 YOLOv7 训练过程中，根据训练数据集的标注信息，模型会输出每个检测框的类别、置信度、坐标位置等信息。这些信息可以通过 result.png 图像展示出来，其中各个指标的含义如下：

1. Box：表示检测出来的物体框的数量。

2. Objectness：表示检测出来的物体框的置信度，即这个框内是否有物体。

3. Classification：表示检测出来的物体框的类别，即属于哪一种物体。

4. Precision：表示精度，即检测出来的物体框中真实物体框的比例。

5. Recall：表示召回率，即真实物体框中被检测出来的比例。

6. val BOX：表示验证集中检测出来的物体框的数量。

7. val Objectness：表示验证集中检测出来的物体框的置信度，即这个框内是否有物体。

8. val classification：表示验证集中检测出来的物体框的类别，即属于哪一种物体。