yolov8不显示map值

根据引用[1]和引用[3]的内容，可能是因为在代码中没有正确地输出map值导致yolov8不显示map值。在引用[3]中，可以看到代码中有一个返回语句，其中包含了map值的输出。你可以检查一下你的代码，确保正确地输出了map值。另外，你也可以参考引用[2]中提供的博客链接，了解更多关于yolov8的使用和输出map值的方法。

相关问题

YOLOv5怎么画map

### 如何在YOLOv5中实现mAP图表的绘制

为了在YOLOv5中实现mAP图表的绘制，可以通过编写Python脚本来读取`results.csv`文件中的数据并生成所需的图表。此过程涉及几个关键步骤：

#### 数据准备
通常，在训练YOLOv5模型期间，程序会在指定目录下自动生成名为`results.csv`的日志文件。该文件记录了每次评估后的性能指标，包括但不限于精确度、召回率以及最重要的mAP值。

#### 使用Matplotlib库绘图
对于绘制mAP图表而言，推荐使用Python强大的图形化库——Matplotlib。通过加载CSV文件的数据到Pandas DataFrame对象中，再利用DataFrame提供的接口提取特定列作为X轴和Y轴的数据源，最后调用Matplotlib的相关函数完成作图操作。

以下是具体的代码示例用于展示如何创建这样的图表:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载csv文件至dataframe
df = pd.read_csv('runs/train/exp/results.csv')

# 提取epoch, map_0.5两列数据
epochs = df['       epoch'].values
map_values = df['metrics/mAP_0.5'].values

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(epochs, map_values, label='mAP@0.5', color="blue")

# 设置标题与坐标轴标签
plt.title('Training Performance of YOLOv5')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('mAP @ IoU=0.5')

# 显示网格线
plt.grid(True)

# 添加图例说明
plt.legend()

# 展示图表
plt.show()

上述代码片段展示了如何从YOLOv5训练日志中获取mAP@0.5的变化趋势，并将其可视化为折线图[^1]。

yolov4 map

YOLOv4的mAP是指在训练过程中使用"map"选项得到的平均精度（mean average precision）。根据引用和引用提供的信息，可以使用以下命令来训练YOLOv4并显示mAP的变化曲线：

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4-custom.cfg yolov4.conv.137 -map

其中，`cfg/voc.data`是数据集的配置文件路径，`cfg/yolov4-custom.cfg`是YOLOv4的配置文件路径，`yolov4.conv.137`是预训练权重文件路径。通过在命令行最后加上"-map"选项，训练过程中会显示map的变化曲线。

另外，根据引用提供的信息，PP-YOLO是对YOLOv3进行了优化和改进的模型，其精度和推理速度都超过了YOLOv4模型。然而，没有直接提到PP-YOLO的mAP值。

因此，如果你想了解YOLOv4的mAP值，可以使用上述命令进行训练，并观察训练过程中map的变化情况。