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- 新增 final_model/analysis.md 文件 - 分析了损失函数、精度指标和学习率调整的趋势 - 总结了模型训练过程中的表现，指出了可能的过拟合问题 - 提出了改进建议，包括关注验证集表现和调整模型复杂度
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# YOLO 训练结果分析
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## 指标变化趋势
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### 损失函数
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- 训练损失(train/box_loss, train/cls_loss, train/dfl_loss)随着训练轮次(epoch)的增加呈现下降趋势，表明模型在不断优化。
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- 验证损失(val/box_loss, val/cls_loss, val/dfl_loss)也呈现出下降趋势，但波动较大，可能表示模型在验证集上存在一定的过拟合现象。
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### 精度指标
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- mAP50和mAP50-95等精度指标随训练轮次增加而提高，说明模型的检测性能在逐步提升。
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- 精度指标在后期趋于平稳，表明模型已经接近收敛。
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## 学习率调整
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- 学习率(lr/pg0, lr/pg1, lr/pg2)随着训练过程逐渐减小，这是常见的学习率衰减策略，有助于模型在训练后期更稳定地收敛。
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## 结论
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综合以上指标的变化趋势，可以判断模型在训练过程中表现良好，但在验证集上可能存在一定程度的过拟合。建议在后续训练中关注验证集的表现，并适当调整模型复杂度或引入正则化方法以改善过拟合问题。 |