I. 散点图

results

这些参数通常用于目标检测模型的评估。其中：

Box表示目标检测模型检测出的所有边界框的数量；
val Box表示用于验证检测模型性能的边界框数量；
Objectness表示目标物体得分，用于评估一个边界框内是否包含目标物体的概率；
val Objectness表示在验证集上的物体得分；
Classification表示类别得分，用于度量一个边界框内含有目标物体的类别概率；
val Classification表示在验证集上的类别得分；
Precision表示被正确预测的正样本数量与全部预测正样本数量之比，用于评估模型在所有预测为目标的物体中，有多少是真正目标物体；
Recall表示被正确预测的正样本数量与全部真正存在的正样本数量之比，用于评估模型能否正确地检测到真实存在的目标物体；
map@0.5表示在IoU（交并比）等于0.5时的平均精度，mAP@0.5即所有目标类别的平均精度之和；
map@0.5:0.95表示在不同IoU阈值下的平均精度，其中0.5和0.95分别表示IoU的下限和上限。mAP@0.5:0.95能够很好地反映模型性能的全面性。

II. 指标

这是训练模型的输出结果，包含以下各项指标：

199/199：表示训练轮数，当前为199，总轮数也为199；
12.5G：表示训练模型所占用的显存大小；
0.02521, 0.02248, 0.005274, 0.05297：表示损失函数的值，这些值可能是在训练集或验证集上计算得到的；
229和640：分别表示在验证集上预测正确的样本数量和总样本数；
0.6042和0.8467：分别表示验证集上精度和召回率(Precision和Recall)；
0.8061：是指IoU等于0.5时的平均精度(mAP@0.5)；
0.5687：代表IoU从0.5到0.95的平均精度mAP；
0.03039、0.02054、0.006311：是指验证集上每个类别的平均精度，通常用于多类别目标检测模型的评估结果。

从这儿能看出，一个裸的yolov5s，训练结果并不理想

III. precision-recall_curve

precision-recall_curve

precision-recall curve是在机器学习模型中广泛使用的一种性能评估工具。该二维曲线用于在不同分类阈值下评估模型的性能，其中横轴表示召回率，纵轴表示精度。随着分类阈值的变化，分类结果的精度和召回率也随之发生变化，从而形成一些 (精度, 召回率) 的坐标点。将这些坐标点连线得到的曲线就是"精度-召回率曲线"。通常情况下，该曲线越靠近左上角的红线，模型的性能就越好，因此需要在召回率和准确率之间进行权衡，并选择适当的分类阈值进行模型评估。

IV. labels

labels.png 文件是 Yolov5 程序中用于可视化训练过程的标签文件。它显示了标注数据中所有不同的类别，在训练过程中会使用这些标注数据进行模型训练。labels.png 包含了每个类别的名称和一个独特的颜色编码，这有助于在可视化时快速区分不同类别的目标。这样可以更好地进行训练，让模型能够更好地理解每个类别所代表的对象。如果在运行 Yolov5 时不提供 labels.png 文件，则程序会自动根据数据集中的类别数量生成这个文件。