YOLOv8平均精度曲线图

### YOLOv8 平均精度 (mAP) 曲线图可视化 为了实现YOLOv8模型的平均精度(mAP)曲线图可视化，可以利用Python脚本读取训练日志数据并绘制相应的图表。通常情况下，在YOLOv8训练过程中会记录各种评估指标，包括不同IoU阈值下的mAP。 #### 准备工作 确保已经安装了必要的库来处理绘图操作，比如`matplotlib`和`pandas`用于数据分析与图形展示： ```bash pip install matplotlib pandas ``` #### 获取实验数据 假设已经在YOLO项目根目录下保存了一个或多份训练报告文件（CSV或JSON格式），这些文件包含了每次迭代后的验证集上的性能度量结果，特别是mAP@[.5:.95]这样的综合评分。 #### 编写Python代码 下面是一个简单的例子，展示了如何加载多个实验的数据，并在同一张图表上比较它们的表现情况： ```python import os import json import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt def load_experiment_data(experiment_name): """Load experiment data from JSON file.""" with open(f"./runs/detect/{experiment_name}/results.json", 'r') as f: return json.load(f) def plot_map_curves(experiments, title="Comparison of mAP Curves"): """Plot the mAP curves for given experiments.""" fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm'] max_epochs = 0 for idx, exp in enumerate(experiments): epochs = [] map_scores = [] # Load and process each epoch's result results = load_experiment_data(exp['name']) for i, res in enumerate(results["metrics"]): epochs.append(i + 1) map_scores.append(res.get('metrics/mAP_0.5:0.95_bbox')) max_epochs = max(max_epochs, len(epochs)) # Plot individual curve ax.plot( epochs, map_scores, color=colors[idx % len(colors)], label=f"{exp['label']} ({map_scores[-1]:.3f})" ) ax.set_xlim([1, max_epochs]) ax.grid(True) ax.legend(loc='best') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('[email protected]:.95') ax.set_title(title) plt.show() if __name__ == "__main__": # Define your experiments here by their folder names under ./runs/detect/ experiments_to_compare = [ {"name": "train_exp1", "label": "Experiment 1"}, {"name": "train_exp2", "label": "Experiment 2"} ] plot_map_curves(experiments_to_compare) ``` 此段代码通过遍历指定路径中的各个实验子文件夹(`./runs/detect/`)，从中提取出每一轮次结束时所获得的最佳mAP分数，并将其作为时间序列的一部分来进行可视化[^4]。