目标检测模型训练结果数据集ObjectDetectionModelTrainingResults-dhananjayji
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 深度学习, 模型训练, 性能评估, 计算机视觉, 数据分析, 训练日志, 目标识别
数据概述：
该数据集包含目标检测模型在训练过程中的性能指标和训练日志，记录了模型在训练集和验证集上的表现，以及相关的训练参数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可根据epoch（训练轮数）推断为模型训练的迭代过程。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于任何基于图像的目标检测任务。
数据维度：数据集主要包含训练过程中的损失值、精度、召回率、平均精度（mAP）等关键指标，以及学习率等参数。
数据格式：CSV格式，以results.csv文件形式存储，方便进行数据分析和可视化。 包含epoch（训练轮数），time（训练时间），train/box_loss（训练集边界框损失），train/cls_loss（训练集分类损失），train/dfl_loss（训练集分布损失），metrics/precision(B)（精度），metrics/recall(B)（召回率），metrics/mAP50(B)（平均精度），metrics/mAP50-95(B)（平均精度，IOU阈值从0.5到0.95），val/box_loss（验证集边界框损失），val/cls_loss（验证集分类损失），val/dfl_loss（验证集分布损失），lr/pg0（学习率），lr/pg1（学习率），lr/pg2（学习率）。
来源信息：数据来源于目标检测模型的训练过程，通常由模型训练框架自动生成，如YOLO系列。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于深度学习模型训练过程的研究，如分析不同超参数对模型性能的影响，模型训练过程的分析，以及模型性能评估。
行业应用：为计算机视觉行业提供数据支持，尤其是在目标检测模型的优化、性能评估等领域。
决策支持：支持模型训练策略的制定和优化，例如调整学习率、优化模型结构等。
教育和培训：作为深度学习和计算机视觉课程的实训素材，帮助学生理解模型训练过程和评估指标。
此数据集特别适合用于分析目标检测模型的训练效果，评估不同训练策略的优劣，以及进行模型性能的对比分析，帮助用户优化模型和提升检测精度。
