基于YOLO格式的宫腔镜图像良恶性病变目标检测数据集

数据信息

图片数量: 总计：47390 张。训练集 33173张, 验证集 9478 张, 测试集 4739 张
标注文件格式: YOLO的txt格式可以直接用于模型训练。

类别信息

类别：8类 [‘黏膜下子宫肌瘤’,’子宫内膜癌’,’子宫内膜息肉’,’子宫内膜息肉样增生’,’子宫内膜增生不伴不典型增生’,’宫内异物’,’子宫颈息肉’,’子宫内膜不典型增生’]
标签(names): [‘SMUF’, ‘EC’, ‘EP’, ‘EPH’, ‘EHA’, ‘IFB’, ‘CP’, ‘AEH’]

性能指标

模型的性能指标 mAP 、Precision 和 Recall ，分别用蓝色、绿色和红色表示。所有指标都达到了较高水平，显示出模型的综合性能非常优秀。

模型性能评估与训练过程分析

1.训练过程相关
训练和验证指标曲线

展示了训练和验证阶段的损失变化趋势（如 box_loss、cls_loss