yolov10 曲线绘制

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在YOLOv10模型中绘制损失曲线或准确率曲线的Python代码示例。首先，我要回顾用户的问题和提供的引用内容，确保理解他们的需求。 用户明确提到YOLOv10，并希望得到绘制损失曲线和准确率曲线的代码示例。我需要确保提供的代码适用于YOLOv10的训练过程，同时参考用户提供的引用中的相关方法。 首先，用户提供的引用中有三个关于Python绘制曲线的资源。引用1提到使用Matplotlib绘制学习曲线，引用2是关于读取Excel画曲线，引用3是一个具体的代码示例，用于绘制loss或accuracy曲线。这些引用中的信息可以帮助我构建适合YOLOv10的代码。 接下来，我需要考虑YOLOv10的训练输出。通常，目标检测模型如YOLO在训练时会输出损失值（如box_loss, cls_loss, dfl_loss）和准确率指标（如mAP）。用户需要将这些指标记录下来，并在训练后绘制成曲线。 步骤一：数据记录。YOLOv10可能在训练过程中将日志保存到文件或控制台输出。用户需要将这些数据收集起来，可能是一个txt文件，每行包含epoch、损失值、mAP等信息。需要确保代码能够解析这些数据，提取所需的指标。 步骤二：解析数据。根据引用3中的示例，可以使用Python的文件读取功能，逐行处理日志文件，提取对应的数值。可能需要使用正则表达式来匹配特定的模式，比如查找包含“loss”或“mAP”的行，并提取数值。 步骤三：绘制曲线。使用Matplotlib库创建图表，设置横轴为epoch，纵轴为损失或准确率值。可能需要多个子图来分别展示不同的损失项和mAP。添加图例、标题和坐标轴标签，调整样式以美观。 需要注意的问题： 1. 确保代码兼容用户的数据格式。不同的训练脚本可能有不同的日志格式，需要用户根据实际情况调整解析方式。 2. 提供灵活的路径设置，让用户可以指定自己的日志文件路径。 3. 处理可能的异常情况，比如日志文件中缺失某些指标，或者格式不一致。 此外，用户可能需要将代码集成到他们的训练脚本中，或者单独运行来分析已有的日志文件。因此，代码需要模块化，方便修改和扩展。 最后，根据用户的引用，特别是引用3中的代码结构，可以构建一个类似的脚本，但需要针对YOLOv10的特定指标进行调整。例如，YOLO系列模型的损失通常包括多个部分，如边界框损失、分类损失等，可能需要分别绘制。同时，准确率可能以mAP的形式呈现，需要单独处理。 总结，代码示例应包括以下部分： 1. 读取和解析日志文件，提取epoch、损失值、mAP等数据。 2. 使用Matplotlib创建多个子图，分别绘制训练损失、验证损失和mAP曲线。 3. 设置图表样式，包括标题、标签、图例、网格线等，确保图像清晰易读。 4. 保存和显示图表。 需要验证代码的正确性，确保示例中的正则表达式和数据处理逻辑能够正确提取所需数值。同时，提醒用户根据实际日志格式调整正则表达式模式，并提供必要的注释，方便用户理解和修改代码。</think>在YOLOv10中绘制损失曲线和准确率曲线的Python实现可分为三个步骤：数据记录、数据解析和可视化。以下是完整代码示例及技术说明： $$train\_loss = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2$$ ### 一、数据记录阶段 在YOLOv10训练脚本中添加日志记录功能（通常修改train.py）： ```python # 在训练循环中添加日志记录 for epoch in range(epochs): # ... 训练代码 ... log = f"Epoch: {epoch}/{epochs} | " log += f"train/loss: {total_loss:.4f}, " log += f"val/loss: {val_loss:.4f}, " log += f"metrics/mAP50: {map50:.3f}" # 写入日志文件 with open("yolov10_log.txt", "a") as f: f.write(log + "\n") ``` ### 二、数据解析代码 ```python import re import matplotlib.pyplot as plt def parse_yolov10_log(log_path): epochs, train_loss, val_loss, map50 = [], [], [], [] with open(log_path, 'r') as f: for line in f: # 使用正则表达式匹配数字格式 epoch = re.search(r'Epoch: (\d+)/\d+', line) t_loss = re.search(r'train/loss: (\d+\.\d+)', line) v_loss = re.search(r'val/loss: (\d+\.\d+)', line) mAP = re.search(r'metrics/mAP50: (\d+\.\d+)', line) if all([epoch, t_loss, v_loss, mAP]): epochs.append(int(epoch.group(1))) train_loss.append(float(t_loss.group(1))) val_loss.append(float(v_loss.group(1))) map50.append(float(mAP.group(1))) return epochs, train_loss, val_loss, map50 ``` ### 三、可视化代码 ```python def plot_yolov10_metrics(log_path): epochs, train_loss, val_loss, map50 = parse_yolov10_log(log_path) plt.figure(figsize=(12, 8)) # 损失曲线 plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(epochs, train_loss, 'b-', label='Train Loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'r--', label='Validation Loss') plt.title('YOLOv10 Training Metrics') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # mAP曲线 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(epochs, map50, 'g-', label='mAP50') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('mAP') plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.savefig('yolov10_metrics.png') plt.show() # 使用示例 plot_yolov10_metrics('yolov10_log.txt') ``` ### 代码说明： 1. **正则表达式匹配**：`re.search`用于提取日志中的数值，需根据实际日志格式调整匹配模式 2. **子图布局**：使用`subplot`创建垂直排列的损失和mAP曲线 3. **样式设置**：包含虚线网格、图例位置、颜色编码等可视化最佳实践 4. **输出格式**：保存为PNG格式图片，分辨率由`figsize`参数控制