#yolov5笔记之TensorBoard数据可视化的工具
#TensorBoard数据可视化的工具

 """TensorBoard数据可视化的工具
安装
    pip install tensorboard
使用
    tensorboard --logdir=logdir     
    tensorboard --logdir ”D:\projects\pycharm_projects\yolo_v8\ultralytics-main\runs\detect\train“
   
损失函数loss曲线:
    train_loss
预测与实际数据的差距程度
准确率accuracy曲线:
    train_accuracy
     
    precision：模型预测为正的样本中，真实为正的样本的比例。精度越高，性能越好。
    recall：真实为正的样本中，被模型预测为正的样本的比例。召回率越高，性能越好。
    box_loss：与目标范围box有关，越小方框越准；
    dfl_loss：与目标检测有关，越小目标检测越准；
    cls_loss：与目标分类有关，越小分类越准；


	tensorboard可视化后x轴：epochs  # 迭代轮数
"""
# 信息可视化 # python
GitHub 加速计划 / yo / yolov5
49.43 K
16.03 K
下载
yolov5 - Ultralytics YOLOv8的前身，是一个用于目标检测、图像分割和图像分类任务的先进模型。
最近提交(Master分支：3 个月前 )
79b7336f * Update Integrations table Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> * Update README.md Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> * Update README.zh-CN.md Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> --------- Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> 1 个月前
94a62456 * fix: quad training * fix: quad training in segmentation 1 个月前
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