yolov11改进前后曲线对比图代码

### YOLOv11 改进前后曲线对比图的Python实现 以下是用于绘制YOLOv11改进前后的性能指标（如精度、损失或其他评估标准）变化趋势的代码示例。此代码假设已有一个数据集记录了模型训练过程中的各项指标。 #### 数据准备 为了绘制图表，通常需要两个主要的数据序列：一个是原始版本YOLOv11的结果，另一个是改进版的结果。这些结果可以是从日志文件解析得到或者通过实验保存下来的数值。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设这是从实验中获取到的数据 epochs = range(1, 51) # 记录的epoch范围 original_precision = np.random.uniform(low=0.6, high=0.9, size=len(epochs)) # 原始版本精确度 improved_precision = original_precision * 1.2 - 0.05 # 改进版本精确度，模拟提升效果 loss_original = np.exp(-np.array(range(len(epochs))) / 10.) + 0.1 # 原始版本损失函数下降情况 loss_improved = loss_original * 0.8 # 改进版本损失函数下降更快的情况 ``` #### 绘制对比图 下面是一个完整的绘图脚本： ```python plt.figure(figsize=(14, 7)) # 子图1: 精确度对比 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(epochs, original_precision, label="Original Model", color='blue', linestyle='-') plt.plot(epochs, improved_precision, label="Improved Model", color='red', linestyle='--') plt.title('Precision Comparison Between Original and Improved Models') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Precision') plt.legend() plt.grid(True) # 子图2: 损失值对比 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, loss_original, label="Original Model Loss", color='green', linestyle='-') plt.plot(epochs, loss_improved, label="Improved Model Loss", color='orange', linestyle='--') plt.title('Loss Function Comparison Between Original and Improved Models') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss Value') plt.legend() plt.grid(True) # 显示图像 plt.tight_layout() plt.show() ``` 上述代码展示了如何利用 `matplotlib` 库来创建两幅子图分别表示 **精确度** 和 **损失值** 的对比。这种可视化方法能够直观地展示改进的效果[^1]。 对于更复杂的分析需求，还可以引入其他统计量或额外的评价指标作为补充信息。例如，在某些情况下可能还需要考虑召回率(recall)，F1分数(F1-score)等多维度的表现差异。 #### 关于代码效率讨论 值得注意的是，尽管编写清晰易读且功能完善的程序确实会花费一定时间，但从长远来看其价值远超简单的打字成本。正如所提到的观点，“如果只保留有用的代码，则发现写下来并不耗费太多精力相比思考这段代码应该做什么行为以及为何无法按预期工作。” 这表明良好的编码习惯有助于减少调试时间和提高项目质量[^3]。 另外，在实际应用过程中可以根据具体场景调整参数设置比如颜色样式线条粗细等等进一步优化视觉呈现效果[^2].