Yolo，输出的参数的含义

这段输出是关于一个目标检测模型训练和验证过程的详细信息，通常是使用YOLO（You Only Look Once）等目标检测框架生成的。我们逐行解释这些信息：

训练期间的输出

Epoch    GPU_mem   box_loss   obj_loss   cls_loss  Instances       Size
  49/49      7.55G    0.03141    0.05182  0.0003582        104        640: 100%|██████████| 12/12 [00:03<00:00,  3.80it/s]

• Epoch 49/49: 表示这是第49个epoch（训练周期），也是最后一个epoch。
• GPU_mem 7.55G: 表示使用的GPU显存量为7.55 GB。
• box_loss 0.03141: 边界框损失（box loss）是0.03141，表示预测的边界框与真实边界框之间的误差。
• obj_loss 0.05182: 目标损失（objectness loss）是0.05182，表示预测的对象存在性与真实情况之间的误差。
• cls_loss 0.0003582: 分类损失（class loss）是0.0003582，表示预测的类别与真实类别之间的误差。
• Instances 104: 表示这一轮训练中处理的目标实例数为104。
• Size 640: 表示输入图像的尺寸为640x640像素。
• 100