深入解读 YOLOv8 训练日志与性能指标

深入解读 YOLOv8 训练日志与性能指标

YOLOv8 是最新一代的目标检测模型，它以更高的性能和灵活性脱颖而出。在训练过程中，理解训练日志中的各项指标和参数是优化模型和解决问题的关键。本篇博客将通过一个实际的训练日志示例，详细解析这些内容，帮助大家更好地掌握 YOLOv8 的训练过程。

训练日志示例

以下是训练日志中的一段内容：

Epoch    GPU_mem   box_loss   cls_loss   dfl_loss  Instances       Size
15/100      13.7G      1.054      0.965      1.025        221        640:  56%|█████▌    | 32/57 [05:54<04:34, 10.96s/it]

我们将逐项分析日志中的各个名词和数值含义。

Epoch（训练周期）

• 含义：Epoch 表示模型在整个训练数据集上完整训练一次的次数。
• 示例解析：日志显示当前为第 15 个 Epoch，共计划 100 个 Epoch（15/100）。
  • 每个 Epoch 都是模型对数据的重新学习过程，随着 Epoch 的增加，模型逐渐学习更复杂的特征。

GPU_mem（显存使用量）

• 含义：训练过程中使用的 GPU 显存大小，以 GB 为单位。