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）

已于 2024-11-06 00:22:13 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： python YOLO 深度学习 目标检测 计算机视觉 YOLOv11 人工智能
于 2024-11-05 23:08:29 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的是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。

在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大家。  

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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。
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。
如何绘制多个模型的P-R曲线和Map曲线在一张图上【附源码】
最新发布
m0_65551120的博客
03-31 556
得到的结果如下图。
【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 1642
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
YOLO10训练结果
weixin_52236586的博客
07-28 1201
YOLOv8.1.34 训练结果总结了模型在测试集上的表现。
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 8613
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。
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）
Snu77的博客
07-13 1577
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->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。
YOLOv10模型训练深度解析:优化策略与实践心得
gallonyin的博客
10-16 1269
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。
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
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..
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，
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 2146
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 loss函数
02-09
### YOLOv11 损失函数解释与实现 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，其损失函数设计对于模型性能至关重要。尽管当前提到的是 YOLOv11，实际上截至最新信息，官方发布的最高版本为 YOLOv8。因此这里将以已知最新的 YOLO 版本为基础来讨论损失函数的设计原则。 #### 损失函数组成部分 YOLO 的损失函数通常由以下几个部分组成： - **定位误差**：用于衡量边界框中心坐标 $(x, y)$ 和宽度高度 $(w, h)$ 预测值与真实值之间的差异。 定位误差通过均方根误差计算得出： \[ \text{MSE}_{\text{coord}} = \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}\mathbb{1}_i^{obj}(x_i-\hat{x}_i)^2 + (\sqrt{w_i}-\sqrt{\hat{w}_i})^2+(\sqrt{h_i}-\sqrt{\hat{h}_i})^2 \] - **置信度误差**：反映预测框内是否有物体以及该物体属于哪个类别的概率估计准确性。 对于每个网格单元格内的每一个边框，如果存在对象，则期望输出高置信度；反之亦然。 \[ \text{Confidence Loss}= \sum_{i=0}^{S^2}\mathbb{1}_i^{obj}(C_i - \hat{C}_i)^2+\lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\mathbb{1}_i^{noobj}(C_i - \hat{C}_i)^2 \] 这里 $\lambda_{noobj}$ 表示无对象情况下的权重因子，一般设置较小以减少背景区域的影响。 - **分类误差**：当某个网格含有目标时，负责预测类别分布的概率向量。 使用交叉熵作为评估标准： \[ Class\_probabilities=\sum_{i=0}^{S^2}\mathbb{1}_i^{obj}\sum_{c \in classes}(p_i(c)-\hat{p}_i(c))^2 \] 综合以上各项指标构成最终的多任务联合训练的目标函数： \[Loss=(\text{MSE}_{\text{coord}})+(\text{Confidence Loss})+(Class\_probabilities)\][^4] #### Python 实现示意代码 下面给出一段简化版的 PyTorch 实现片段，展示了如何定义并优化这个复合型损失函数: ```python import torch.nn.functional as F def compute_yolo_loss(pred_boxes, target_boxes, pred_confidences, targets, class_predictions, labels): lambda_coord = 5.0 lambda_noobj = 0.5 # 计算位置偏差平方和 box_loss = lambda_coord * ((pred_boxes[..., :2] - target_boxes[..., :2])**2).mean() \ + lambda_coord * (((torch.sqrt(pred_boxes[..., 2:]) - torch.sqrt(target_boxes[..., 2:]))**2)).mean() # 置信度损失 obj_mask = ... # 获取有object mask no_obj_mask = ... # 获取没有object mask confidence_loss = F.mse_loss(pred_confidences[obj_mask], targets[obj_mask])\ + lambda_noobj * F.mse_loss(pred_confidences[no_obj_mask], targets[no_obj_mask]) # 类别预测交叉熵损失 classification_loss = F.cross_entropy(class_predictions[obj_mask], labels[obj_mask].argmax(-1)) total_loss = box_loss + confidence_loss + classification_loss return total_loss ```
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