yolov5-6.0版本训练过程中，怎么把进度条下显示的准确度召回率map等显示小数点后四位，在哪个文件里，大概修改哪一行参数

Yolov5-6.0版本的训练过程中，在`train.py`文件的`train`函数中，可以找到如下代码：

# Print training results
loss_items = [x.item() for x in loss]
n = x.size(0)

这里的`loss_items`是一个包含训练中各项损失的列表。要将输出的准确度、召回率、mAP等显示小数点后四位，可以在这段代码后面添加以下代码：

# Print training results with four decimal points
metrics = []
for i, metric in enumerate(metric_items):
    metrics.append(f"{metric}: {metrics[-1]:.4f}")
print(f"Epoch {epoch} {phase} metrics: {' | '.join(metrics)}")

这里的`metric_items`是一个包含各项评估指标的列表。这段代码会将每个评估指标的值输出到小数点后四位。

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yolov5-6.0版本，怎么把训练过程中进度条下显示的准确度召回率map等显示小数点后四位，注意我说的是在训练过程中实时显示的每一轮的结果的后四位，在哪个文件里，大概修改哪一行参数

在训练过程中，YoloV5会通过tqdm库显示训练进度条，包括精度、召回率、mAP等指标。如果想要显示更多的小数位数，你可以修改yolov5/utils/torch_utils.py文件中的progress_bar函数。

具体来说，你需要在progress_bar函数中找到以下代码段：

s = ('%10s' + '%10.3g' * 6) % (
            '%g/%g' % (epoch, epochs - 1),
            lr0, *stats, time.time() - t)

这段代码将精度、召回率、mAP等指标显示为3位小数。你可以将代码中的“%.3g”改为“%.4g”或更高精度的数值，例如“%.5g”、“%.6g”等，以显示更多的小数位数。

需要注意的是，修改这个文件可能会影响程序的其他部分，因此在修改前最好备份一下原始文件。

怎样从yolov5-6.0的训练结果中得出召回率，准确率，mAP

要从YOLOv5-6.0的训练结果中得出召回率，准确率和平均精度（mAP），您需要执行以下步骤：

1. 训练模型时，设置`--project`和`--name`参数来保存训练结果。例如：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --project myproject --name mymodel

这将在`runs/train/myproject/mymodel`目录下保存模型训练结果。

2. 运行`detect.py`脚本并使用`--save-txt`参数来生成预测结果的标注文件。例如：

   python detect.py --source val/images --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --conf 0.5 --save-txt

这将在`val/labels`目录下保存预测结果的标注文件。

3. 运行`test.py`脚本并使用`--data`参数来生成测试结果。例如：

   python test.py --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --data coco.yaml --task test --batch-size 16 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.001

这将生成测试结果，并将其保存在`runs/train/myproject/mymodel/results.txt`文件中。

4. 运行`evolve.py`脚本并使用`--evolve`参数来计算召回率，准确率和mAP。例如：

   python evolve.py --data coco.yaml --img 640 --batch 16 --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --evolve

这将计算召回率，准确率和mAP，并在终端输出结果。您还可以使用`--plot`参数来生成结果的可视化图表。

注意：以上步骤仅适用于YOLOv5-6.0的训练结果。如果您使用其他版本的YOLOv5或修改了代码，可能需要不同的步骤来得出相应的指标。