yolov8训练结果图
时间: 2025-07-04 15:26:29 浏览: 2
### YOLOv8 训练结果图可视化输出
YOLOv8 的训练过程中会生成多种类型的图表和数据,用于帮助开发者理解模型的表现以及优化方向。这些图表通常包括损失函数曲线、精度指标变化趋势以及其他统计信息。
#### 损失函数曲线
在训练期间,YOLOv8 会记录每一轮迭代中的总损失(total loss)、分类损失(box loss)、置信度损失(objectness loss)以及类别预测损失(class loss)。通过绘制这些损失随时间的变化情况,可以直观了解模型收敛的速度及其稳定性[^1]。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_loss(history):
epochs = range(1, len(history['loss']) + 1)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(epochs, history['loss'], label='Total Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss Value')
plt.title('Training Loss Over Time')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
# 假设 `history` 是存储所有 epoch 数据的一个字典对象
plot_loss(training_history)
```
#### 准确率与召回率曲线
除了观察损失外,还可以关注 mAP (mean Average Precision) 和其他性能衡量标准如何随着训练进展而改变。这有助于判断当前设置是否适合解决特定的任务需求[^2]。
#### 宫格图像展示
对于某些版本或者实现方式来说,“宫格”形式的图片能够很好地展现不同尺度下检测框的位置准确性及大小适应程度。“宫格4”的概念即指代此类布局下的子区域划分方法之一,在其中每个单元代表了一部分输入空间内的物体尺寸特性分布概况。
#### Labels Correlogram 图像
labels_correlogram.jpg 文件则提供了关于标注样本间距离关系的信息,这对于探索是否存在类不平衡现象特别有用。
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