怎样看训练yolov5模型后的图

Question

前面一组图是不加CBAM注意力机制的，后面是加了注意力机制的，感觉加了后结果不是很好，应该怎样修改啊

Answer 1

答案引用自chatgpt生成，望对题主有所帮助/启发；若有帮助，还望采纳！

在训练YOLOv5模型后，您可以通过分析生成的结果文件来评估模型的性能。以下是您可以关注的一些关键指标和步骤：

1. 权重文件：在runs-train文件夹下，您会找到best.pt（用于检测的最佳模型权重）和last.pt（最后一次训练的模型权重）。
2. 混淆矩阵：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结，它可以帮助您了解模型在各类别上的性能。
3. 精度和召回率：观察精度和召回率的波动情况，如果波动不大，则表明训练效果较好。
4. mAP@0.5 和 mAP@0.5:0.95：这两个指标分别代表了模型在不同IoU阈值下的mean Average Precision，是评价目标检测模型性能的重要指标。
5. 训练曲线图：YOLOv5的训练过程中会生成各种训练曲线图，这些图表可以帮助您直观地看到模型在训练过程中的性能变化。
6. 结果文件解析：在results.txt文件中，您可以找到关于模型性能的详细数据，包括精确度、召回率、mAP等指标的具体数值。
7. 可视化工具：使用可视化工具，如matplotlib，绘制模型的性能曲线，以便更直观地分析模型的表现。
8. 评估数据集：如果您有预先准备好的评估数据集，可以使用训练好的模型对其进行检测，以验证模型在实际应用中的效果。

总的来说，通过上述步骤，您可以全面地了解YOLOv5模型的训练结果，并根据这些信息对模型进行调整和优化。记得在进行模型评估时，要结合实际情况和应用场景来选择合适的指标和参数。