YOLOv5解析 | 绘制results.csv文件数据对比图
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了YOLOv5解析 | 绘制results.csv文件数据对比图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
功能描述
我们在写论文过程中,通常是需要附带上改进后YOLOv5算法
与改进前YOLOv5算法
的mAP_0.5值对比图,可以使用下面的代码来生成这个对比图。
代码实现
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
df1 = pd.read_csv("results1.csv") #读取文件1
df2 = pd.read_csv("results2.csv") #读取文件2
epoch_1 = df1[" epoch"].values.tolist() #通过文件表头信息读取文件内容
mAP5_1 = df1[" metrics/mAP_0.5"].values.tolist()
epoch_2 = df2[" epoch"].values.tolist() #通过文件表头信息读取文件内容
mAP5_2 = df2[" metrics/mAP_0.5"].values.tolist()
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(epoch_1,mAP5_1,color='red', label='yolov5s改进算法') #设置曲线相关系数
plt.plot(epoch_2,mAP5_2,color='black',label='yolov5s原始算法') #设置曲线相关系数
plt.xticks(fontsize=10)
plt.yticks(fontsize=10)
plt.ylim(0, 1)
plt.xlim(0, 100) #设置坐标轴取值范围
plt.xlabel('epochs', fontsize=14)
plt.ylabel('mAP_0.5', fontsize=14)
plt.legend(fontsize=12,loc="best") #设置标签位置及大小
plt.savefig("test.png",bbox_inches='tight')
plt.show()
以上是关于YOLOv5解析 | 绘制results.csv文件数据对比图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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