该数据集用于服装分类目标检测任务。
项目信息
编号：Dataset-24
大小：286M
数据信息
图片数量: 总计：5557 张。训练集 3889 张, 验证集 1112 张, 测试集 556 张
标注文件格式: YOLO的txt格式可以直接用于模型训练。
类别信息
类别：10类 [‘T恤’, ‘连衣裙’, ‘夹克’, ‘长裤’, ‘衬衫’, ‘短裤’, ‘裙子’, ‘毛衣’, ‘包包’, ‘帽子’]
标签(names): [‘Tshirt’, ‘dress’, ‘jacket’, ‘pants’, ‘shirt’, ‘short’, ‘skirt’, ‘sweater’, ‘bag’, ‘hat’]
性能指标
模型的性能指标 mAP (0.9)、Precision (0.9) 和 Recall (0.9)，分别用蓝色、绿色和红色表示。所有指标都达到了较高水平，显示出模型的综合性能非常优秀。
模型性能评估与训练过程分析
1.训练过程相关
训练和验证指标曲线
展示了训练和验证阶段的损失变化趋势（如 box_loss、cls_loss）和性能指标（如 mAP、Precision、Recall）。
可以直观展示模型的训练过程是否收敛、是否过拟合或欠拟合。
2.性能评估相关
Precision-Recall 曲线
展示了模型对所有类别的分类性能（Precision 和 Recall 之间的权衡），并提供mAP值。
评估模型整体性能的重点图表。
3.分类细节分析
混淆矩阵
混淆矩阵提供了分类任务中各类别的详细分类结果（正确分类与误分类的情况）。
作为分类细节分析，用于深入探讨分类表现和混淆问题。
目标检测训练数据可视化
目标检测训练过程中，模型对数据的可视化结果，主要展示了多个类别目标的检测边框和类别标注情况。整体检测表现较好，但可以通过优化标注和模型训练进一步提升精度和鲁棒性。
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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