yolov5最后的精度在哪里看

Yolov5的精度可以通过查看训练过程中输出的日志文件来获取。在训练过程中，Yolov5会输出各个epoch的训练损失和验证损失，以及各个指标的精度，如mAP、Precision、Recall等。你可以通过查看这些日志文件来了解Yolov5模型的精度。此外，你还可以使用一些评估工具，如COCO API或Pycocotools，来计算模型在测试集上的精度。

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怎么绘制yolov7与yolov8的精度对比图

要绘制Yolov7与Yolov8的精度对比图，可以按照以下步骤进行：

1. 数据收集：首先，需要收集Yolov7和Yolov8在相同数据集上训练和测试的结果数据。这些数据包括两个模型在不同类别目标上的准确率、召回率、F1分数等评估指标。

2. 数据整理：将数据整理成易于处理的格式，例如使用表格或csv文件。每个模型的结果应分别记录，并确保数据对应正确。

3. 选择评估指标：根据需要选择一个或多个评估指标，用于表示模型的精度。例如，可以选择准确率作为主要指标。

4. 绘制图表：使用数据可视化工具（如Matplotlib）绘制图表。可以使用不同的图表类型，例如柱状图或折线图。

5. X轴与Y轴设置：在图表上设置X轴和Y轴的标签，以确保图表的可读性。X轴可以表示模型版本（Yolov7和Yolov8），Y轴可以表示评估指标的数值。

6. 添加图例和标题：根据需要添加图例说明每个模型的颜色或线条表示，以及添加标题来描述图表的内容。

7. 绘制图表：使用绘图库的绘图函数，根据数据和配置，生成绘制的图表。

8. 分析和解释：对生成的图表进行分析和解释，比较Yolov7和Yolov8的精度差异，了解两者的性能优劣。

9. 美化和导出：如果需要，可以对图表进行美化，包括调整颜色、字体大小等。最后，将图表导出为图像文件或其他合适的格式。

通过以上步骤，可以绘制出Yolov7与Yolov8的精度对比图，以直观地展示两个模型在同一数据集上的表现差异。

yolov5怎么看map

根据提供的引用内容，可以得出以下结论：在Yolov5中，使用了NMS（非极大值抑制）来筛选预测框，代码中直接调用了函数torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres)。在测试阶段的代码中，使用了IOU从0.5到0.95的范围计算了准确率和召回率，并对其进行了平均值的计算，得到了mAP（平均精度均值）。具体地，p[:, 0], r[:, 0], ap[:, 0] 分别表示IOU=0.5时的准确率，召回率和AP（平均精度），而ap.mean(1)计算了IOU从0.5到0.95时的AP，并进行了平均值的计算。最后，通过求取所有类别的平均值，得到了mAP。