yolo v8 結果のグラフ

Question

以下は、yolo v8を実行した結果のグラフです。以下のグラフの横軸、縦軸、単位の意味を教えてほしいです。使用したコードは以下のコードで、yolo v8のコードをカスタマイズせずにそのまま使用しています。
https://github.com/ultralytics/ultralytics

また、「box_loss」「cls_loss」「dfl_loss」の意味も教えていただきたいと思っています。

グラフの横軸がエポック数であることは調べていて理解できました。しかし、縦軸については調べた限りでは分かりませんでした。

Comments

[meg_]

> しかし、縦軸については調べた限りでは分かりませんでした。
どのように調べたのか教えてください。

[sakura.k]

yolov8 結果というように調べました。

Answer 1

公式ではありませんが下記サイトの説明が分かりやすかと思います。

v5ではありますが下記にmAPについての簡単な説明があります。
【YOLOv5】物体検出の精度と学習結果ｍAPの読み方について

物体検出では、AIの精度はmAPを判断材料に使用します。

とのことです。

Precision、Recallについては下記に解説がありました。
【Object Detection】物体検出AIを学習させるコツ

また、「box_loss」「cls_loss」「dfl_loss」の意味も教えていただきたいと思っています。

boxはバウンディングボックス、clsはクラス分類のことかと思います。dflについては分かりません。

Comments

[ps_aux_grep]

DFLはDistribution Focal Lossです
https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/701fba47700dee7a6bd8ff4d219eca91adc9d3be/ultralytics/yolo/utils/loss.py#L37-L56

[meg_]

ps_aux_grepさんへ
回答として投稿なさってください。