yolov8画损失函数曲线图
时间: 2025-05-24 07:15:53 浏览: 30
### 使用 YOLOv8 绘制损失函数曲线图
为了使用 YOLOv8 绘制损失函数曲线图,需要先确保训练过程中记录的数据准确无误[^1]。接着通过设置参数或使用内置回调函数将训练期间的损失值和其他指标(如 mAP)保存到文件中,通常是 CSV 文件格式[^2]。最后利用 Python 中的绘图库(如 Matplotlib 或 Seaborn),基于保存的日志数据生成所需的图表。
以下是完整的流程和代码示例:
#### 数据导出
在 YOLOv8 的训练脚本中配置日志保存路径,并启用自动记录功能以便于后续分析。以下是一个简单的例子展示如何保存训练日志至指定目录:
```python
from ultralytics import YOLO
# 初始化模型
model = YOLO("yolov8n.yaml")
# 配置训练参数并将日志存储到 exp2 文件夹下
results = model.train(
data="coco.yaml",
epochs=100,
batch=16,
name="exp2" # 日志保存的文件夹名
)
```
完成训练后,在 `runs/train/exp2` 路径下的子目录会自动生成名为 `results.csv` 的文件,其中包含了每轮迭代中的各项性能指标,包括但不限于总损失、分类损失以及边界框回归损失等。
#### 曲线绘制
加载上述生成的结果文件并通过编程方式创建可视化的折线图表示各阶段的变化趋势。下面提供了一段基于 Pandas 和 Matplotlib 库的操作指南:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入CSV文件
df = pd.read_csv('runs/train/exp2/results.csv')
# 提取感兴趣的列
epochs = df['epoch']
train_loss = df['train/box_loss'] # 训练集上的定位误差
val_loss = df['metrics/mAP_0.5'] # 测试集上的平均精度均值
# 创建图形对象
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 添加第一个子图用于显示训练损失随时间变化情况
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(epochs, train_loss, label='Training Box Loss', color='blue')
plt.title('Training Localization Error Over Epochs')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss Value')
plt.legend()
# 添加第二个子图用来呈现验证集合上mAP进展状况
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(epochs, val_loss, label='Validation [email protected]', color='green')
plt.title('Mean Average Precision (mAP) on Validation Set')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('mAP Score')
plt.legend()
# 展现最终组合图像
plt.tight_layout()
plt.show()
```
以上代码片段实现了两个独立部分的可视化:一个是关于训练进程中定位错误率的发展轨迹;另一个则聚焦于评估标准——即测试样例里目标检测效果的好坏程度,具体体现为不同阈值条件下的平均精确度得分[mAP].
#### 注意事项
当解析所得图表时,应当联系整个学习历程连同所采用算法特性共同考量,从而做出恰当解读. 此外还需确认输入资料流畅通无阻,可通过简单循环打印批次大小等方式检验前置环节是否存在异常情形[^3].
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