yolov5训练出来的results图详解

Yolov5是目标检测领域的一种深度学习模型，可以用来识别图像中的物体并且给出它们的位置和类别信息。当使用Yolov5模型进行训练后，可以通过对训练结果进行可视化来评估模型的性能。

在Yolov5中，训练结果通常以results图的形式呈现。这个图包含了每个检测到的物体的位置、类别、置信度等信息。下面是一些关于results图的详细解释：

1. 每个框代表一个检测到的物体，它的位置用矩形框表示。

2. 矩形框的颜色表示它所对应的物体类别。不同的类别用不同的颜色表示。

3. 矩形框的大小表示物体的大小，通常越大的物体会有更大的框。

4. 矩形框上方的数字表示该物体所属类别的编号，比如0表示人，1表示汽车等等。

5. 矩形框右侧的数字表示该物体的置信度，也就是模型对该物体所属类别的预测概率。一般来说，置信度越高，表示模型对该物体所属类别的预测越可靠。

6. 如果同一张图片中有多个检测结果，它们将会按照置信度从高到低的顺序排列。

总之，results图是一种很好的评估Yolov5模型性能的方式。通过观察results图，我们可以了解模型的准确率、召回率、漏报率等关键指标，进而改进模型的训练和优化。