简洁大方 网站,企业网站优化链接,自媒体怎么做,免费行情软件app网站下载大全安卓yolov5每次train完成#xff08;如果没有中途退出#xff09;都会在run目录下生成expX目录#xff08;X代表生成结果次数 第一次训练完成生成exp0 第二次生成exp1…以此类推#xff09;。expX目录下会保存训练生成的weights以及result.txt文件#xff0c;其中weights是训练…yolov5每次train完成如果没有中途退出都会在run目录下生成expX目录X代表生成结果次数 第一次训练完成生成exp0 第二次生成exp1…以此类推。expX目录下会保存训练生成的weights以及result.txt文件其中weights是训练生成权重可用于detect。
在写论文时我们需要以可视化的方式展示训练结果 - result.png。在此以mAP0.5为例绘制
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams[axes.unicode_minus] False # 用来正常显示负号
df1 pd.read_csv(results1.csv) #读取文件1
df2 pd.read_csv(results2.csv) #读取文件2epoch_1 df1[ epoch].values.tolist() #通过文件表头信息读取文件内容
mAP5_1 df1[ metrics/mAP_0.5].values.tolist()epoch_2 df2[ epoch].values.tolist() #通过文件表头信息读取文件内容
mAP5_2 df2[ metrics/mAP_0.5].values.tolist()plt.figure(figsize(8, 5))
plt.plot(epoch_1,mAP5_1,colorred, labelyolov5s改进算法) #设置曲线相关系数
plt.plot(epoch_2,mAP5_2,colorblack,labelyolov5s原始算法) #设置曲线相关系数plt.xticks(fontsize10)
plt.yticks(fontsize10)plt.ylim(0, 1)
plt.xlim(0, 100) #设置坐标轴取值范围
plt.xlabel(epochs, fontsize14)
plt.ylabel(mAP_0.5, fontsize14)
plt.legend(fontsize12,locbest) #设置标签位置及大小
plt.savefig(test.png,bbox_inchestight)
plt.show()
