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🎸 YOLOv8 Guitar Detection - 最終測試結果報告

📅 執行時間

  • 開始訓練: 2025-11-10 02:01
  • 訓練完成: 2025-11-10 02:10
  • 總訓練時間: 0.152 小時 (約 9 分鐘)
  • 測試完成: 2025-11-10 02:15

🎯 訓練配置

  • 模型: YOLOv8n (Nano)
  • Epochs: 300
  • Batch Size: 16
  • Image Size: 640x640
  • Data Augmentation: Enabled
  • GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060
  • 資料集: 280 訓練圖片 + 20 驗證圖片

✅ 測試結果總覽

🏆 所有測試均通過！

======================================================================
FINAL RESULT
======================================================================

  ✓✓✓ ALL TESTS PASSED ✓✓✓

  The newly trained model performs within ±5.0% of the baseline.
  The model is validated and ready for use!
======================================================================

📊 詳細指標比對

TEST 1: 驗證指標比對

指標當前值基準值差異差異%狀態
Precision0.99740.9820+0.0154+1.57%✅ PASS
Recall1.00001.0000+0.0000+0.00%✅ PASS
mAP500.99500.9950+0.0000+0.00%✅ PASS
mAP50-950.87760.8740+0.0036+0.41%✅ PASS

結論: ✅ 所有指標都在 ±5% 容忍範圍內，甚至部分指標超越基準！

TEST 2: 預測一致性檢查

檢查項目結果要求狀態
偵測率100.0%≥ 80%✅ PASS
平均信心分數0.886≥ 0.5✅ PASS
每張圖平均偵測數1.20≤ 5.0✅ PASS
信心分數範圍[0.798, 0.950]-✅ 優秀

結論: ✅ 預測質量非常穩定，信心分數高，無過多誤報

🔍 推論測試結果

推論統計

  • 處理圖片數: 20 張
  • 有偵測的圖片: 20 張 (100%)
  • 總偵測數: 24 個
  • 平均每張圖偵測數: 1.20 個
  • 平均推論速度: 2.9ms/圖

樣本偵測結果

val_img (1).jpg:  1 guitar(s), avg confidence: 0.884
val_img (10).jpg: 4 guitar(s), avg confidence: 0.893
val_img (11).jpg: 1 guitar(s), avg confidence: 0.828
val_img (12).jpg: 1 guitar(s), avg confidence: 0.866
val_img (13).jpg: 1 guitar(s), avg confidence: 0.897

結論: ✅ 推論速度快，信心分數高，偵測準確

📈 訓練性能

訓練效率

  • 訓練時間: 9 分鐘 (300 epochs)
  • 每個 epoch 平均: ~1.8 秒
  • GPU 利用率: 高效 (RTX 3060)
  • 收斂狀態: 良好收斂

最終 Epoch 結果 (Epoch 300)

Box Loss:   0.2653
Class Loss: 0.2430
DFL Loss:   0.8830

📂 生成的檔案

模型權重

  • ✅ runs/detect/guitar_train/weights/best.pt (6.3 MB)
  • ✅ runs/detect/guitar_train/weights/last.pt (6.3 MB)

訓練產物

  • ✅ runs/detect/guitar_train/results.png - 訓練曲線
  • ✅ runs/detect/guitar_train/confusion_matrix_normalized.png - 混淆矩陣
  • ✅ runs/detect/guitar_train/PR_curve.png - Precision-Recall 曲線
  • ✅ runs/detect/guitar_train/results.csv - 詳細訓練數據

測試報告

  • ✅ tests/baseline_metrics.json - 基準指標
  • ✅ tests/current_metrics.json - 當前指標
  • ✅ tests/validation_report.json - 綜合驗證報告
  • ✅ tests/comparison_report.html - 視覺化比對報告 (重要!)
  • ✅ tests/inference_results/ - 20 張推論結果圖片

日誌檔案

  • ✅ train_300_epochs.log - 完整訓練日誌
  • ✅ comprehensive_test_output.log - 綜合測試輸出

🎨 視覺化報告

已生成完整的 HTML 視覺化報告，包含:

  1. ✅ 指標比對表格 - 詳細的數值比較
  2. ✅ 訓練曲線圖 - Loss, Precision, Recall, mAP 變化
  3. ✅ 混淆矩陣 - 分類準確度可視化
  4. ✅ PR 曲線 - Precision-Recall 關係
  5. ✅ 預測結果範例 - 12 張帶標註的預測圖片

查看報告:

xdg-open tests/comparison_report.html
# 或
firefox tests/comparison_report.html

🔬 深入分析

優點

  1. ✅ Precision 優秀 (0.9974) - 幾乎沒有誤報
  2. ✅ Recall 完美 (1.0000) - 找到所有吉他
  3. ✅ mAP50 優異 (0.9950) - 與基準完全一致
  4. ✅ 推論快速 (2.9ms/圖) - 適合實時應用
  5. ✅ 穩定性高 - 所有 20 張驗證圖片都有正確偵測

觀察

  1. mAP50-95 稍高於基準 (0.8776 vs 0.8740, +0.41%)

    • 這表示在更嚴格的 IoU 閾值下，模型表現更好
    • 說明 bounding box 的定位更準確

  2. 偵測數量合理 (24/20 = 1.2 個/圖)

    • 部分圖片有多個吉他 (如 val_img (10).jpg 有 4 個)
    • 沒有過度偵測的問題

  3. 信心分數分佈健康 [0.798, 0.950]

    • 平均 0.886，表示模型非常確定
    • 沒有低信心的不確定預測

🚀 模型已驗證，可投入使用！

使用方式

1. 直接使用訓練好的模型

from ultralytics import YOLO

# 載入最佳模型
model = YOLO('runs/detect/guitar_train/weights/best.pt')

# 在新圖片上推論
results = model.predict('your_guitar_image.jpg', conf=0.6)

2. 批量推論

make inference
# 結果會儲存在 tests/inference_results/

3. 重新驗證

make validate
# 查看與基準的比對

4. 重新訓練 (如需要)

make clean && make train

📊 與原始 Notebook 的比較

項目原始 Notebook當前訓練比較
訓練環境Google Colab (Tesla T4)本地 (RTX 3060)🟢 更快
訓練時間~2-3 小時~9 分鐘🟢 快 18-20 倍
Precision0.9820.9974🟢 提升 1.57%
Recall1.01.0🟢 相同
mAP500.9950.995🟢 相同
mAP50-950.8740.8776🟢 提升 0.41%

總結: ✅ 本地訓練結果等同或優於原始 Notebook，且速度更快！

📝 建議與後續步驟

模型已驗證通過，建議:

  1. ✅ 模型可直接部署使用

    • 性能已驗證與原始一致
    • 信心分數高，穩定可靠

  2. 📦 備份重要檔案

    # 備份模型權重
cp runs/detect/guitar_train/weights/best.pt guitar_best_model.pt

# 備份完整訓練結果
tar -czf guitar_train_results.tar.gz runs/detect/guitar_train/

  3. 📚 查看完整報告

    • 打開 tests/comparison_report.html 查看視覺化比對
    • 查看 tests/validation_report.json 瞭解詳細數據

  4. 🔄 後續改進方向 (可選)

    • 增加資料集 (更多吉他圖片)
    • 嘗試更大的模型 (yolov8s, yolov8m)
    • 微調超參數 (learning rate, batch size)

🎓 技術細節

模型資訊

  • 架構: YOLOv8n (Nano)
  • 參數量: 3,005,843
  • FLOPs: 8.1G
  • 輸入尺寸: 640x640
  • 輸出: Bounding boxes + Class labels + Confidence scores

資料增強

  • Mosaic
  • Random affine (rotation, scale, translation)
  • HSV color jittering
  • Horizontal flip
  • Albumentation (Blur, MedianBlur, ToGray, CLAHE)

🏁 最終結論

✅ 訓練成功！模型已通過所有驗證測試！

新訓練的 YOLOv8 模型:

  • ✅ 性能與原始 Notebook 一致 (甚至略優)
  • ✅ 所有指標都在容忍範圍內
  • ✅ 預測穩定可靠
  • ✅ 推論速度快
  • ✅ 已準備好投入實際使用

模型位置: runs/detect/guitar_train/weights/best.pt

祝您使用愉快！🎸🎉

Report generated: 2025-11-10 02:15 By: YOLOv8 Guitar Detection Training Pipeline