yolov5 plot_evolution代码
时间: 2023-07-24 22:09:54 浏览: 162
以下是使用YOLOv5绘制进化图的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_evolution(results):
generations = len(results)
best_fitness = np.zeros(generations)
avg_fitness = np.zeros(generations)
for i in range(generations):
best_fitness[i] = results[i]['best_fitness']
avg_fitness[i] = np.mean(results[i]['fitness'])
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(np.arange(1, generations + 1), best_fitness, label='Best Fitness')
plt.plot(np.arange(1, generations + 1), avg_fitness, label='Average Fitness')
plt.title('Evolutionary Algorithm Progress')
plt.xlabel('Generation')
plt.ylabel('Fitness')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
```
这段代码接受一个包含进化结果的列表作为参数 `results`,每个结果包含每一代的最佳适应度和平均适应度。它会绘制出进化过程中最佳适应度和平均适应度的变化曲线。你可以根据需要进行修改和调整。记得在运行代码之前,确保已经安装了 `matplotlib` 和 `numpy` 库。