目标检测模型训练过程记录数据集_Object_Detection_Model_Training_Records
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 深度学习, 图像识别, 模型训练, 性能评估, 损失函数, 计算机视觉, 数据增强
数据概述：
该数据集包含目标检测模型训练过程中的记录数据，主要记录了Faster R-CNN模型在图像数据集上训练时的关键性能指标和损失值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为模型训练过程中的迭代记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，适用于任何图像数据集上的目标检测任务。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括“mean_overlapping_bboxes”（平均重叠边界框数）、“class_acc”（分类准确率）、“loss_rpn_cls”（区域建议网络分类损失）、“loss_rpn_regr”（区域建议网络回归损失）、“loss_class_cls”（分类器分类损失）、“loss_class_regr”（分类器回归损失）、“curr_loss”（当前总损失）、“elapsed_time”（训练耗时）和“mAP”（平均精度均值）。
数据格式：CSV格式，文件名为record_augementationData.csv，便于数据分析和可视化。此外，还包含.hdf5格式的训练模型文件和.pickle格式的模型配置信息。
来源信息：数据来源于目标检测模型训练过程的输出，记录了模型在训练过程中的性能表现。该数据集适合用于分析模型训练过程、评估模型性能以及优化模型参数。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于深度学习、计算机视觉领域的学术研究，如目标检测模型性能分析、训练过程优化、不同损失函数的影响研究等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别适用于自动驾驶、智能监控、图像识别等领域的模型开发和优化。
决策支持：支持模型训练过程中的决策制定，例如调整学习率、选择合适的优化器、评估数据增强策略等。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉课程的实训素材，帮助学生深入理解目标检测模型的训练过程和性能评估。
此数据集特别适合用于探索目标检测模型在训练过程中的性能变化规律，帮助用户优化模型训练策略，提升模型检测精度。
