yolov5loss曲线绘制

### 绘制YOLOv5训练过程中的损失曲线 为了可视化YOLOv5模型在训练期间的表现，可以绘制不同类型的损失变化曲线。这些图表有助于理解模型的学习动态并调整超参数。 #### 准备工作 确保安装了必要的库来处理数据和绘图： ```bash pip install matplotlib pandas seaborn ``` #### 获取日志文件 通常情况下，在YOLOv5的训练过程中会生成一个名为`results.txt`的日志文件，该文件包含了每次评估后的性能指标和各类损失值。如果使用的是自定义脚本，则可能需要确认输出路径或格式是否一致[^1]。 #### 数据读取与预处理 加载日志文件并将其中的数据转换成易于操作的形式： ```python import pandas as pd # 假设 results.txt 文件位于当前目录下 data = pd.read_csv('runs/train/exp/results.csv', header=None).T.values.tolist() headers = ['epoch', 'precision', 'recall', 'map50', 'map', 'box_loss', 'obj_loss', 'cls_loss'] df = pd.DataFrame(data, columns=headers) # 转换为数值型以便后续计算 for col in headers: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') ``` #### 创建图形对象 利用Matplotlib创建一个新的图像窗口用于展示多条折线图： ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.set(style="darkgrid") # 设置x轴范围以排除初始阶段过高的loss影响观察效果 min_batch_index = int(input("请输入要跳过的batch数量 (建议至少1500): ")) filtered_df = df.iloc[min_batch_index:] ``` #### 绘制损失函数随时间的变化趋势 针对每种类型的损失分别画出对应的曲线，并标注相应的名称标签： ```python # Box Loss ax_box = sns.lineplot(x=filtered_df.index, y='box_loss', data=filtered_df, label='Box Loss') # Objectness Loss ax_obj = sns.lineplot(x=filtered_df.index, y='obj_loss', data=filtered_df, label='Objectness Loss') # Classification Loss ax_cls = sns.lineplot(x=filtered_df.index, y='cls_loss', data=filtered_df, label='Classification Loss') # 添加标题和其他装饰元素 plt.title('Training Loss Curves of YOLOv5 Model Over Time') plt.xlabel('Batch Index After Skipping Initial {} Batches'.format(min_batch_index)) plt.ylabel('Loss Value') plt.legend() # 显示图表 plt.show() ``` 通过上述方法能够有效地监控YOLOv5在整个训练周期内的表现情况，从而帮助优化模型配置达到更好的检测精度[^2]。