python画yolo目标检测的loss曲线和mAP曲线等.zip

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5星 · 超过95%的资源需积分: 34 157 浏览量 2021-08-12 16:21:19 上传评论 10 收藏 5KB ZIP 举报

在机器学习领域，尤其是深度学习应用中，目标检测是一个关键任务，它涉及到识别图像中的特定对象并定位它们的位置。YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，以其实时性能和较高的准确性受到广泛欢迎。在训练YOLO模型时，理解和监控损失(loss)曲线以及平均精度均值(mAP, Mean Average Precision)曲线对于优化模型性能至关重要。让我们讨论一下YOLO算法的核心概念。YOLO将图像分成多个网格，并预测每个网格中是否存在物体以及物体的边界框坐标。每个网格可以预测多个边界框，同时附带置信度分数，表示该框包含物体的概率。此外，YOLO还预测了每个边界框内的类别的概率。损失函数(loss function)是衡量模型预测与真实值之间差异的指标。在YOLO中，损失函数通常由三个部分组成：定位损失、分类损失和置信度损失。定位损失衡量预测边界框与真实边界框之间的差距，分类损失衡量类别预测的准确性，置信度损失则关注模型对存在物体的预测信心。在训练过程中，通过反向传播和梯度下降，模型会调整权重以最小化这个总损失，从而提高预测性能。画出损失曲线有助于我们了解模型训练的进度。随着训练迭代的进行，损失通常会先降低，然后可能趋于平稳或轻微波动。如果损失曲线在初期下降缓慢或者在某个点开始上升，这可能表明模型过拟合或欠拟合，需要调整超参数，如学习率、批大小或网络结构。平均精度均值(mAP)是评估目标检测模型性能的关键指标，尤其在PASCAL VOC和COCO等基准测试中广泛使用。mAP是所有类别平均精度的加权平均，其中精度是每个类别中真正例所占的比例。mAP曲线展示了不同IoU(Intersection over Union，重叠度)阈值下的平均精度，帮助我们了解模型在各种程度的定位精度下表现如何。在Python中，可以使用matplotlib库来绘制这些曲线。你需要收集训练过程中的损失和验证阶段的mAP数据。然后，使用matplotlib的plot函数创建线条图，x轴代表训练迭代次数或时间，y轴表示损失值或mAP。通过不同颜色的线区分训练损失和验证mAP，使得我们可以直观地比较模型在训练集和验证集上的表现。为了进一步分析，可以使用learning curve或者早停法来优化模型训练。学习曲线绘制训练损失和验证损失随训练样本量的变化，帮助我们判断模型是否因为数据不足而过拟合或欠拟合。早停法则是在验证集上的mAP不再提升时提前终止训练，防止过拟合。理解和绘制YOLO目标检测的loss曲线和mAP曲线对于模型的调试和优化至关重要。通过监控这些指标，我们可以更好地理解模型的行为，调整超参数，最终获得更高质量的目标检测模型。

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python画yolo目标检测的loss曲线和mAP曲线等.zip （5个子文件）

python画yolo目标检测的loss曲线和mAP曲线等

train_iou_visualization.py 2KB

train_loss_visualization.py 1KB

visualization_iou.py 2KB

extract_log.py 744B

visualization_loss.py 2KB

# !/usr/bin/python # coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 根据自己的log_loss.txt中的行数修改lines, 修改训练时的迭代起始次数(start_ite)和结束次数(end_ite)。 lines = 500 start_ite = 6000 # log_loss.txt里面的最小迭代次数 end_ite = 15000 # log_loss.txt里面的最大迭代次数 step = 10 # 跳行数，决定画图的稠密程度 igore = 0 # 当开始的loss较大时，你需要忽略前igore次迭代，注意这里是迭代次数 y_ticks = [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4] # 纵坐标的值，可以自己设置。 data_path = './train_log.txt' # log_loss的路径。 result_path = './avg_loss' # 保存结果的路径。 ####-----------------只需要改上面的，下面的可以不改动 names = ['loss', 'avg', 'rate', 'seconds', 'images'] result = pd.read_csv(data_path, skiprows=[x for x in range(lines) if (x < lines * 1.0 / ((end_ite - start_ite) * 1.0) * igore or x % step != 9)], error_bad_lines= \ False, names=names) result.head() for name in names: result[name] = result[name].replace(',', '').str.split(' ').str.get(1) result.head() result.tail() for name in names: result[name] = pd.to_numeric(result[name], errors='ignore') result.dtypes print(result['avg'].values) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ###-----------设置横坐标的值。 x_num = len(result['avg'].values) tmp = (end_ite - start_ite - igore) / (x_num * 1.0) x = [] for i in range(x_num): x.append(i * tmp + start_ite + igore) # print(x) print('total = %d\n' % x_num) print('start = %d, end = %d\n' % (x[0], x[-1])) ###---------- print(result['avg'].values) ax.plot(x, result['avg'].values, label='avg_loss') # ax.plot(result['loss'].values, label='loss') plt.yticks(y_ticks) # 如果不想自己设置纵坐标，可以注释掉。 plt.grid() ax.legend(loc='best') ax.set_title('The loss curves') ax.set_xlabel('batches') fig.savefig(result_path) # fig.savefig('loss')