它展示了模型的三个主要部分：Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和Head（头部网络），以及它们的子模块和连接方式。YOLOv8的配置文件定义了模型的关键参数和结构，包括类别数、模型尺寸、骨架（backbone）和头部（head）结构。其中，x_{i}是真实边界框的坐标，而\hat{x}_{i}是预测边界框的坐标。该损失计算预测与实际坐标之间的差异的平方和。其中，AreaofOverlap是预测边界框和真实边界框重叠的区域面积，AreaofUnion是两个边界框覆盖的总面积。_yolov8结构图

YOLO11推理详解及部署实现

本文分享YOLO11中，从xxx.pt权重文件转为.onnx文件，然后使用.onnx文件，进行任务的。用，便于算法到开发板或芯片的部署。本文提供源代码，支持不同尺寸图片输入、支持旋转NMS过滤重复框、支持旋转IOU计算。备注：本文是使用Python，编写ONNX模型推理代码的。_yolo11obb

这篇博客详细解析YOLOv5训练后的结果文件，介绍了评估模型的关键指标，如混淆矩阵、mAP、Precision、Recall，并通过实例解释了这些参数的含义和计算方法。同时，讨论了其他关键指标，如FPS和IoU，以全面评估模型在目标检测任务中的性能。

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