YOLOv5s训练结果result.txt绘制loss/mAP等曲线对比图

引用代码

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我的训练完是csv格式，另存为txt格式即可

画loss图的代码，前提是results.txt文档中只能是数字，先删除掉txt中的字符

我的第1列是epoch是0，1，2，...的格式，删掉逗号

第2、3、4列分别是box、objectness、classification 的loss值

'''

import os

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pylab as pl

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

data1_loss =np.loadtxt("D:/code/yolov5s/results.txt") #result.txt地址

#print(data1_loss[0])

x = data1_loss[:,0] #冒号左边是行范围，冒号右边列范围。取第1列

y = data1_loss[:,1] #取第2列

y1 = data1_loss[:,2] #取第3列

y2 = data1_loss[:,3] #取第4列

fig = plt.figure(figsize = (7,5)) #figsize是图片的大小`

ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) # ax1是子图的名字`

pl.plot(x,y,'r-',label=u'Box_Loss')

pl.plot(x,y1,'g-',label=u'Objectness_Loss')

pl.plot(x,y2,'y-',label=u'Classification_Loss')

# ‘’g‘’代表“green”,表示画出的曲线是绿色，“-”代表画的曲线是实线，可自行选择，label代表的是图例的名称，一般要在名称前面加一个u，如果名称是中文，会显示不出来，目前还不知道怎么解决。

# p2 = pl.plot(x,y,'r-', label = u'Box_Loss')

#显示图例

# p3 = pl.plot(x,y1, 'b-', label = u'Objectness_Loss')

# p4 = pl.plot(x,y2, 'y-', label = u'Classification_Loss')

pl.legend()

pl.xlabel(u'epoch')

pl.ylabel(u'loss')

# plt.title(' loss for yolov3 models in training')

plt.savefig(os.path.join('D:/code/yolov5s/pic', 'loss.png'))#保存图片，第一个是指存储路径，第二个是图片名字

plt.show()

另外奉上各种线性颜色：参考 大概是够用了！！！

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