YOLOv8训练损失、mAP画图功能 | 支持多结果对比，多结果绘在一个图片（科研必备）

一、本文介绍

本文给大家带来的是YOLOv8系列的绘图功能，我将向大家介绍YOLO系列的绘图功能。我们在进行实验时，经常需要比较多个结果，针对这一问题，我写了点代码来解决这个问题，它可以根据训练结果绘制损失(loss)和mAP（平均精度均值）的对比图。这个工具不仅支持多个文件的对比分析，还允许大家在现有代码的基础上进行修，从而达到数据可视化的功能，大家也可以将对比图来放在论文中进行对比也是非常不错的选择。

先展示一下效果图->

损失对比图象->

一、本文介绍

二、绘图工具核心代码

三、使用讲解

四、本文总结

二、绘图工具核心代码

import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef plot_metrics_and_loss(experiment_names, metrics_info, loss_info, metrics_subplot_layout, loss_subplot_layout,metrics_figure_size=(15, 10), loss_figure_size=(15, 10), base_directory='runs/train'):# Plot metricsplt.figure(figsize=metrics_figure_size)for i, (metric_name, title) in enumerate(metrics_info):plt.subplot(*metrics_subplot_layout, i + 1)for name in experiment_names:file_path = os.path.join(base_directory, name, 'results.csv')data = pd.read_csv(file_path)column_name = [col for col in data.columns if col.strip() == metric_name][0]plt.plot(data[column_name], label=name)plt.xlabel('Epoch')plt.title(title)plt.legend()plt.tight_layout()metrics_filename = 'metrics_curves.png'plt.savefig(metrics_filename)plt.show()# Plot lossplt.figure(figsize=loss_figure_size)for i, (loss_name, title) in enumerate(loss_info):plt.subplot(*loss_subplot_layout, i + 1)for name in experiment_names:file_path = os.path.join(base_directory, name, 'results.csv')data = pd.read_csv(file_path)column_name = [col for col in data.columns if col.strip() == loss_name][0]plt.plot(data[column_name], label=name)plt.xlabel('Epoch')plt.title(title)plt.legend()plt.tight_layout()loss_filename = 'loss_curves.png'plt.savefig(loss_filename)plt.show()return metrics_filename, loss_filename# Metrics to plot
metrics_info = [('metrics/precision(B)', 'Precision'),('metrics/recall(B)', 'Recall'),('metrics/mAP50(B)', 'mAP at IoU=0.5'),('metrics/mAP50-95(B)', 'mAP for IoU Range 0.5-0.95')
]# Loss to plot
loss_info = [('train/box_loss', 'Training Box Loss'),('train/cls_loss', 'Training Classification Loss'),('train/dfl_loss', 'Training DFL Loss'),('val/box_loss', 'Validation Box Loss'),('val/cls_loss', 'Validation Classification Loss'),('val/dfl_loss', 'Validation DFL Loss')
]# Plot the metrics and loss from multiple experiments
metrics_filename, loss_filename = plot_metrics_and_loss(experiment_names=['exp294', 'exp297', 'exp293', 'exp291', 'exp287'],metrics_info=metrics_info,loss_info=loss_info,metrics_subplot_layout=(2, 2),loss_subplot_layout=(2, 3)
)

三、使用讲解

使用方式非常简单，我们首先创建一个文件，将核心代码粘贴进去，其中experiment_names这个参数就代表我们的每个训练结果的名字，我们只需要修改这个即可，我这里就是五个结果进行对比，修改完成之后大家运行该文件即可。

四、本文总结

到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~