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# 一、简介 这篇博客，主要给大家讲解我们在训练 yolov8 时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生成多少个文件如下图所示，下面的文章讲解都会围绕这个结果文件来介绍。 # 二、评估用的数据集 上面的训练结果，是根据一个检测飞机的数据集训练得来，其中只有个标签就是飞机，对于这种单标签的数据集，其实我们可以将其理解为一个二分类任务， 一种情况...
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# 一、本文介绍 本文给大家带来的是 YOLOv8 系列的绘图功能，我将向大家介绍 YOLO 系列的绘图功能。我们在进行实验时，经常需要比较多个结果，针对这一问题，我写了点代码来解决这个问题，它可以根据训练结果绘制损失 (loss) 和 mAP（平均精度均值）的对比图。这个工具不仅支持多个文件的对比分析，还允许大家在现有代码的基础上进行修，从而达到数据可视化的功能，大家也可以将对比图来放在论文中进行对比也是非常不错的选择。 先展示一下效果图 -> ​ 损失对比图象 -> ​ #...
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# 一、本文介绍 本文为专栏内读者和我个人在训练 YOLOv8 时遇到的各种错误解决方案，你遇到的问题本文基本上都能够解决。 # 二、 报错问题 # 以下为两个重要库的版本，大家可以对应下载，使用教程我会更新，时间还没来得及大家可以先看视频使用。 项目环境： python == 3.9.7 pytorch == 1.12.1 timm == 0.9.12 mmcv-full == 1.6.2 # (1) 训练过程中 loss 出现 Nan 值. 可以尝试关闭 AMP 混合精度训练，如何关闭 amp...
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# 一、本文介绍 本文给大家带来的机制是的可视化热力图功能，热力图) 作为我们论文当中的必备一环，可以展示出我们呈现机制的有效性，本文的内容支持 YOLOv8 最新版本，同时支持视频讲解，本文的内容是根据检测头的输出内容，然后来绘图，产生 6300 张预测图片，从中选取出有效的热力图来绘图。 在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新 3-10 篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进 (大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制...