YOLOv9训练损失、精度、mAP绘图功能 | 支持多结果对比,多结果绘在一个图片(消融实验、科研必备)

本文主要是介绍YOLOv9训练损失、精度、mAP绘图功能 | 支持多结果对比,多结果绘在一个图片(消融实验、科研必备),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、本文介绍

本文给大家带来的是YOLOv9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-> 

专栏地址:YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

损失对比图片->

目录

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', 'Precision'),('metrics/recall', 'Recall'),('metrics/mAP_0.5', 'mAP at IoU=0.5'),('metrics/mAP_0.5:0.95', '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/obj_loss', 'Training OBJ Loss'),('val/box_loss', 'Validation Box Loss'),('val/cls_loss', 'Validation Classification Loss'),('val/obj_loss', 'Validation obj Loss')
]# Plot the metrics and loss from multiple experiments
metrics_filename, loss_filename = plot_metrics_and_loss(experiment_names=['exp40', 'exp38'],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。

五、热力图代码 

使用方式我会单独更一篇,这个热力图代码的进阶版,这里只是先放一下。 

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
warnings.simplefilter('ignore')
import torch, yaml, cv2, os, shutil
import numpy as np
np.random.seed(0)
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import trange
from PIL import Image
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel as Model
from ultralytics.utils.torch_utils import intersect_dicts
from ultralytics.utils.ops import xywh2xyxy
from pytorch_grad_cam import GradCAMPlusPlus, GradCAM, XGradCAM
from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image
from pytorch_grad_cam.activations_and_gradients import ActivationsAndGradientsdef letterbox(im, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True, stride=32):# Resize and pad image while meeting stride-multiple constraintsshape = im.shape[:2]  # current shape [height, width]if isinstance(new_shape, int):new_shape = (new_shape, new_shape)# Scale ratio (new / old)r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])if not scaleup:  # only scale down, do not scale up (for better val mAP)r = min(r, 1.0)# Compute paddingratio = r, r  # width, height ratiosnew_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1]  # wh paddingif auto:  # minimum rectangledw, dh = np.mod(dw, stride), np.mod(dh, stride)  # wh paddingelif scaleFill:  # stretchdw, dh = 0.0, 0.0new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0])ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0]  # width, height ratiosdw /= 2  # divide padding into 2 sidesdh /= 2if shape[::-1] != new_unpad:  # resizeim = cv2.resize(im, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))im = cv2.copyMakeBorder(im, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color)  # add borderreturn im, ratio, (dw, dh)class yolov8_heatmap:def __init__(self, weight, cfg, device, method, layer, backward_type, conf_threshold, ratio):device = torch.device(device)ckpt = torch.load(weight)model_names = ckpt['model'].namescsd = ckpt['model'].float().state_dict()  # checkpoint state_dict as FP32model = Model(cfg, ch=3, nc=len(model_names)).to(device)csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=['anchor'])  # intersectmodel.load_state_dict(csd, strict=False)  # loadmodel.eval()print(f'Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items')target_layers = [eval(layer)]method = eval(method)colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(model_names), 3)).astype(np.int)self.__dict__.update(locals())def post_process(self, result):logits_ = result[:, 4:]boxes_ = result[:, :4]sorted, indices = torch.sort(logits_.max(1)[0], descending=True)return torch.transpose(logits_[0], dim0=0, dim1=1)[indices[0]], torch.transpose(boxes_[0], dim0=0, dim1=1)[indices[0]], xywh2xyxy(torch.transpose(boxes_[0], dim0=0, dim1=1)[indices[0]]).cpu().detach().numpy()def draw_detections(self, box, color, name, img):xmin, ymin, xmax, ymax = list(map(int, list(box)))cv2.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), tuple(int(x) for x in color), 2)cv2.putText(img, str(name), (xmin, ymin - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, tuple(int(x) for x in color), 2, lineType=cv2.LINE_AA)return imgdef __call__(self, img_path, save_path):# remove dir if existif os.path.exists(save_path):shutil.rmtree(save_path)# make dir if not existos.makedirs(save_path, exist_ok=True)# img processimg = cv2.imread(img_path)img = letterbox(img)[0]img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)img = np.float32(img) / 255.0tensor = torch.from_numpy(np.transpose(img, axes=[2, 0, 1])).unsqueeze(0).to(self.device)# init ActivationsAndGradientsgrads = ActivationsAndGradients(self.model, self.target_layers, reshape_transform=None)# get ActivationsAndResultresult = grads(tensor)activations = grads.activations[0].cpu().detach().numpy()# postprocess to yolo outputpost_result, pre_post_boxes, post_boxes = self.post_process(result[0])for i in trange(int(post_result.size(0) * self.ratio)):if float(post_result[i].max()) < self.conf_threshold:breakself.model.zero_grad()# get max probability for this predictionif self.backward_type == 'class' or self.backward_type == 'all':score = post_result[i].max()score.backward(retain_graph=True)if self.backward_type == 'box' or self.backward_type == 'all':for j in range(4):score = pre_post_boxes[i, j]score.backward(retain_graph=True)# process heatmapif self.backward_type == 'class':gradients = grads.gradients[0]elif self.backward_type == 'box':gradients = grads.gradients[0] + grads.gradients[1] + grads.gradients[2] + grads.gradients[3]else:gradients = grads.gradients[0] + grads.gradients[1] + grads.gradients[2] + grads.gradients[3] + grads.gradients[4]b, k, u, v = gradients.size()weights = self.method.get_cam_weights(self.method, None, None, None, activations, gradients.detach().numpy())weights = weights.reshape((b, k, 1, 1))saliency_map = np.sum(weights * activations, axis=1)saliency_map = np.squeeze(np.maximum(saliency_map, 0))saliency_map = cv2.resize(saliency_map, (tensor.size(3), tensor.size(2)))saliency_map_min, saliency_map_max = saliency_map.min(), saliency_map.max()if (saliency_map_max - saliency_map_min) == 0:continuesaliency_map = (saliency_map - saliency_map_min) / (saliency_map_max - saliency_map_min)# add heatmap and box to imagecam_image = show_cam_on_image(img.copy(), saliency_map, use_rgb=True)cam_image = self.draw_detections(post_boxes[i], self.colors[int(post_result[i, :].argmax())], f'{self.model_names[int(post_result[i, :].argmax())]} {float(post_result[i].max()):.2f}', cam_image)cam_image = Image.fromarray(cam_image)cam_image.save(f'{save_path}/{i}.png')def get_params():params = {'weight': 'yolov8n.pt','cfg': 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml','device': 'cuda:0','method': 'GradCAM', # GradCAMPlusPlus, GradCAM, XGradCAM'layer': 'model.model[9]','backward_type': 'all', # class, box, all'conf_threshold': 0.6, # 0.6'ratio': 0.02 # 0.02-0.1}return paramsif __name__ == '__main__':model = yolov8_heatmap(**get_params())model(r'ultralytics/assets/bus.jpg', 'result')


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YOLOv9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~

专栏地址:YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

这篇关于YOLOv9训练损失、精度、mAP绘图功能 | 支持多结果对比,多结果绘在一个图片(消融实验、科研必备)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/932975

相关文章

Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)

《Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)》Python的time模块提供了各种与时间相关的函数,包括获取当前时间、处理时间间隔、执行时间测量等,:本文主要介绍Python的... 目录1. 获取当前时间2. 时间格式化3. 延时执行4. 时间戳运算5. 计算代码执行时间6. 转换为指

关于MongoDB图片URL存储异常问题以及解决

《关于MongoDB图片URL存储异常问题以及解决》:本文主要介绍关于MongoDB图片URL存储异常问题以及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录MongoDB图片URL存储异常问题项目场景问题描述原因分析解决方案预防措施js总结MongoDB图

python实现svg图片转换为png和gif

《python实现svg图片转换为png和gif》这篇文章主要为大家详细介绍了python如何实现将svg图片格式转换为png和gif,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录python实现svg图片转换为png和gifpython实现图片格式之间的相互转换延展:基于Py

使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)

《使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)》PPT是一种高效的信息展示工具,广泛应用于教育、商务和设计等多个领域,PPT文档中常常包含丰富的图片内容,这些图片不仅提升了... 目录一、引言二、环境与工具三、python 提取PPT背景图片3.1 提取幻灯片背景图片3.2 提取

Python实现图片分割的多种方法总结

《Python实现图片分割的多种方法总结》图片分割是图像处理中的一个重要任务,它的目标是将图像划分为多个区域或者对象,本文为大家整理了一些常用的分割方法,大家可以根据需求自行选择... 目录1. 基于传统图像处理的分割方法(1) 使用固定阈值分割图片(2) 自适应阈值分割(3) 使用图像边缘检测分割(4)

Android实现两台手机屏幕共享和远程控制功能

《Android实现两台手机屏幕共享和远程控制功能》在远程协助、在线教学、技术支持等多种场景下,实时获得另一部移动设备的屏幕画面,并对其进行操作,具有极高的应用价值,本项目旨在实现两台Android手... 目录一、项目概述二、相关知识2.1 MediaProjection API2.2 Socket 网络

Redis消息队列实现异步秒杀功能

《Redis消息队列实现异步秒杀功能》在高并发场景下,为了提高秒杀业务的性能,可将部分工作交给Redis处理,并通过异步方式执行,Redis提供了多种数据结构来实现消息队列,总结三种,本文详细介绍Re... 目录1 Redis消息队列1.1 List 结构1.2 Pub/Sub 模式1.3 Stream 结

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

Android实现悬浮按钮功能

《Android实现悬浮按钮功能》在很多场景中,我们希望在应用或系统任意界面上都能看到一个小的“悬浮按钮”(FloatingButton),用来快速启动工具、展示未读信息或快捷操作,所以本文给大家介绍... 目录一、项目概述二、相关技术知识三、实现思路四、整合代码4.1 Java 代码(MainActivi

C#实现将Excel表格转换为图片(JPG/ PNG)

《C#实现将Excel表格转换为图片(JPG/PNG)》Excel表格可能会因为不同设备或字体缺失等问题,导致格式错乱或数据显示异常,转换为图片后,能确保数据的排版等保持一致,下面我们看看如何使用C... 目录通过C# 转换Excel工作表到图片通过C# 转换指定单元格区域到图片知识扩展C# 将 Excel