YOLOv10训练损失、mAP画图功能 | 支持多结果对比，多结果绘在一个图片（科研必备）

最新推荐文章于 2025-03-27 18:58:08 发布
最新推荐文章于 2025-03-27 18:58:08 发布
阅读量1.5k 收藏 14
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO python 深度学习 人工智能 计算机视觉 pytorch YOLOv10
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/140390887

一、本文介绍

本文给大家带来的是YOLOv10系列的绘图功能，我将向大家介绍YOLO系列的绘图功能。我们在进行实验时，经常需要比较多个结果，针对这一问题，我写了点代码来解决这个问题，它可以根据训练结果绘制损失(loss)和mAP（平均精度均值）的对比图。这个工具不仅支持多个文件的对比分析，还允许大家在现有代码的基础上进行修，从而达到数据可视化的功能，大家也可以将对比图来放在论文中进行对比也是非常不错的选择。

先展示一下效果图-> 

 专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

​

损失对比图象->

​

目录

一、本文介绍

二、绘图工具核心代码 

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv9训练损失、精度、mAP绘图功能 | 支持多结果对比，多结果绘在一个图片（消融实验、科研必备）
Snu77的博客
04-24 2429
本文给大家带来的是YOLOv9系列的绘图功能，我将向大家介绍YOLO系列的绘图功能。我们在进行实验时，经常需要比较多个结果，针对这一问题，我写了点代码来解决这个问题，它可以根据训练结果绘制损失(loss)和mAP（平均精度均值）的对比图。这个工具不仅支持多个文件的对比分析，还允许大家在现有代码的基础上进行修，从而达到数据可视化的功能，大家也可以将对比图来放在论文中进行对比也是非常不错的选择。
YOLOv10画图功能 | 支持多指标结果对比
tsg6698的博客
06-13 897
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~2. 将exp各指标的结果自定义为改后模型名称。1.直接绘制exp各指标结果。
YOLOv10来了
啥都生的博客
05-27 1615
YOLOv10 由清华大学研究人员在 Ultralytics版基础上进行进一步开发，引入了一种新的实时目标检测方法，解决了以前版本 YOLO 在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非最大抑制（NMS）和优化各种模型组件，YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。广泛的实验证明，YOLOv10 在多个模型尺度上实现了卓越的精度-延迟权衡实时物体检测旨在以较低的延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列在性能和效率之间取得了平衡，因此一直处于这项研究的前沿。然而，
[python]基于yolov10实现热力图可视化支持图像视频和摄像头检测
最新发布
FL1623863129的博客
03-27 646
本工具基于YOLOv10模型，结合Grad-CAM技术实现目标检测的可视化分析，支持图像、视频和实时摄像头处理。
【YOLO系列result中的map、loss、pr、F1绘图】根据v5、v8、v7训练后生成的result文件用matplotlib进行绘图
孟孟单单的博客
04-07 2万+
【代码】【YOLO系列绘图】根据v5、v8、v7训练后生成的result文件用matplotlib进行绘图。
YOLOv8训练过程损失与mAP可视化：科研必备的模型性能分析工具
shrgegrb的博客
03-22 1641
数据可视化在深度学习研究中扮演着不可或缺的角色。它不仅帮助研究人员理解复杂的模型行为和数据关系，还能促进研究思路的创新和优化。除了 YOLOv8 的训练损失与 mAP 可视化外，还可以探索更多维度的数据可视化方法，如三维可视化、热力图等，以挖掘更深层次的模型特性。
【YOLO性能对比试验】YOLOv9c/v8n/v6n/v5n的训练结果对比及结论参考
阿旭的博客
03-23 1万+
【YOLO性能对比试验】YOLOv9c/v8n/v6n/v5n的训练结果对比及结论参考
YOLOv11训练损失、mAP画图功能 支持多结果对比，多结果绘在一个图片（科研必备）-.html
02-10
YOLOv11的这些新功能，特别是训练损失、mAP画图功能以及多结果对比，为实时目标检测领域的研究者和开发者提供了强大的支持。它们使得模型的开发和优化更加高效、直观，有助于推动目标检测技术的发展，也为相关领域的...
YOLOv8训练损失、mAP画图功能 | 支持多结果对比，多结果绘在一个图片（科研必备）
Snu77的博客
01-02 8612
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv11训练损失、mAP画图功能 | 支持多结果对比，多结果绘在一个图片（科研必备）
Snu77的博客
11-05 1138
本文给大家带来的改进是YOLOv11系列的绘图功能，我将向大家介绍YOLO系列的绘图功能。我们在进行实验时，经常需要比较多个结果，针对这一问题，我写了点代码来解决这个问题，它可以根据训练结果绘制损失(loss)和mAP（平均精度均值）的对比图。这个工具不仅支持多个文件的对比分析，还允许大家在现有代码的基础上进行修，从而达到数据可视化的功能，大家也可以将对比图来放在论文中进行对比也是非常不错的选择。先展示一下效果图->YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备​​损失对比图象->​。
YOLO10训练结果
weixin_52236586的博客
07-28 1199
YOLOv8.1.34 训练结果总结了模型在测试集上的表现。
yolov3可视化图
11-17
此图是yolov3可是画图，可以用tensorboard打开，如果需要pb文件，请联系作者
YOLOv10模型训练深度解析:优化策略与实践心得
gallonyin的博客
10-16 1268
在计算机视觉领域,YOLO (You Only Look Once) 系列一直是目标检测的标杆。随着YOLOv10的发布,我们迎来了更强大、更灵活的检测模型。本文将深入探讨YOLOv10的训练过程,分享一些优化策略和实践心得。YOLOv10的训练是一个复杂而有趣的过程。通过精心的数据准备、超参数调优和训练策略优化,我们可以充分发挥这个强大模型的潜力。当然其也有定位，就是适合做图像物体检测任务，而对单标签图像分类任务还是使用其他模型，如efficientnet等。
Yolov8目标识别——模型训练结果可视化图分析与评估训练结果
知来者逆的博客
01-16 7万+
Yolov8在训练完成之后，会在run目录下把训练的过程一些参数与结果示意图保存下来,这里面包含是目标检测性能指标，如下图:表示正确预测的目标数量与总预测数量的比率。表示模型正确预测为正样本的样本数量占所有预测为正样本的样本数量的比例。表示模型正确预测为正样本的样本数量占所有实际正样本的样本数量的比例。综合考虑精确率和召回率，是精确率和召回率的调和平均数。衡量模型检测出的区域与实际目标区域的重叠程度。在目标检测中，AP通常指Precision-Recall曲线下的面积，用于综合评估模型的性能。
【YOLO系列PR、F1绘图】更改v5、v7、v8（附v8训练、验证方式），实现调用val.py或者test.py后生成pr.csv，然后再整合绘制到一张图上（使用matplotlib绘制）
孟孟单单的博客
04-24 2万+
值给提出来，所以绘图就比较潦草，直接用的matplotlib画的，如果要用于论文中的绘图，一般使用。（作用都是一样的，都是用已训练好权重对测试集进行验证，然后打印出一系列指标）（PR、F1的表格长得差不多，就是数据内容不同，表头相同，行数相同）（注意：本代码最重要的作用是将验证时得到的一系列。，即可运行得到整合图（可见博客最上面的效果图）的时候把F1值给提出来，所以我在下图代码中。，不是的话运行之后就不会生成。中做与YOLOv7同样的更改。中做与YOLOv7同样的更改。得到v7、v5、v8验证后的。
yolov8 画不同训练的损失函数对比图
huachenyuyu1的博客
03-09 462
资料：手把手教你YOLOv8画对比图，画改进后的对比图，支持多个实验结果，写作和科研必备(全网最详细)_yolov8绘图-优快云博客
yolo 画图 pr cruve
weixin_44152895的博客
07-02 721
./darknet detector valid cfg/voc-mask.data cfg/yolov4-mask-test.cfg backup/yolov4-mask_final.weights python reval_voc.py --voc_dir VOCdevkit --year 2007 --image_set test --classes data/voc-mask.names testmask import pickle as cPickle import matplot..
YOLOv8性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
热门推荐
Snu77的博客
11-02 10万+
这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov8时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生可以评估YOLOv8模型在目标检测任务中的准确性、召回率、速度和边界框质量等性能表现。根据具体需求，我们可以选择更适合任务场景的模型和参数配置。最后祝大家学习顺利，科研成功，多多论文！！
手把手教你YOLOv10画对比图，画改进后的对比图，支持多个实验结果，写作和科研必备(全网最详细)
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
09-10 2145
今天写一下YOLOv10画改进前后的对比结果图， 画损失对比图、mAP(平均精度值)对比图、recall(召回率)对比图，precision(精确率)对比图，代码已经写好了，大家只需复制粘贴即可运行。本文提供两种画法： 1.合并画法：精度和损失的各项指标在一个图形窗口中显示多张子图。这个画法更加紧凑和直观，可以一次性对比多个指标。 2.逐个画法：逐个绘制每个指标的图 逐个画法直接上效果图(图太多了，就不展示了)： 评价指标解释： 1.precision(精确率)：用来衡量模型的精准
yolov11训练画图
01-18
### YOLOv11 训练过程中的绘图方法 在YOLOv11训练过程中，绘制图表对于监控模型性能至关重要。通过可视化损失函数、精度和其他指标的变化趋势，能够更直观地了解训练进展并及时发现潜在问题。 #### 使用TensorBoard进行实时监测 为了方便开发者查看训练状态，许多现代深度学习框架集成了TensorBoard工具。该工具允许用户轻松记录和展示各种统计信息。具体操作如下： - 启动训练脚本时指定日志目录作为参数传递给`SummaryWriter`对象； - 在每个epoch结束之后调用writer.add_scalar()接口向事件文件写入数据点； ```python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 创建一个summary writer实例指向存储位置 writer = SummaryWriter('runs/yolov11_experiment_1') for epoch in range(num_epochs): ... # 将当前迭代次数下的loss值加入tensorboard writer.add_scalar('Loss/train', running_loss / len(train_loader), epoch) # 关闭writer连接 writer.close() ``` #### 自定义绘图逻辑实现 除了依赖第三方库外，也可以编写自定义代码来完成这一任务。通常情况下会涉及到以下几个方面的工作： - 收集每一轮次结束后产生的评估结果； - 利用matplotlib等图形化包制作折线图或其他形式的表现方式； - 定期保存图像至磁盘以便后续查阅； 下面给出一段简单的Python程序片段用于说明上述思路： ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_metrics(metrics, save_path=None): epochs = list(range(1, len(metrics['mAP']) + 1)) fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Epoch') ax1.set_ylabel('Loss', color=color) lns1 = ax1.plot(epochs, metrics['val_loss'], label='Validation Loss', color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('mAP@0.5', color=color) lns2 = ax2.plot(epochs, metrics['mAP'], label='Mean Average Precision (mAP)', color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) lns = lns1+lns2 labs = [l.get_label() for l in lns] ax1.legend(lns, labs, loc=0) if save_path is not None: plt.savefig(save_path) plot_metrics(training_history, './output/metrics_plot.png')[^4] ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值