背景

在v5的训练过程中，使用wandb是一个很常见可视化工具，它有很多的图表，可以对训练过程中可以提取的评价指标进行可视化，今天做一个整理。

可视化指标

LOSS

loss分为cls_loss, box_loss, obj_loss三部分。
cls_loss用于监督类别分类，计算锚框与对应的标定分类是否正确。
box_loss用于监督检测框的回归，预测框与标定框之间的误差（CIoU）。
obj_loss用于监督grid中是否存在物体，计算网络的置信度。
参考资料：https://blog.csdn.net/u011994454/article/details/119564834

metrics

mAP(IoU@0.75)，这是一个对检测能力要求更高的标准。
mAP(IoU@0.5)，跟Pascal VOC mAP标准计算方式一致；

mAP(IoU@[0.5:0.05:0.95])，需要计算10个IoU阈值下的mAP，然后计算平均值。这个评估指标比仅考虑通用IoU阈值(0.5)评估指标更能体现出模型的精度。

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