yolov5s训练完成时会生成p\r\map,我应该怎么看

当使用Yolov5s训练完成时，会生成一个`results.txt`文件，其中包含了每个类别的mAP（mean Average Precision）值。您可以使用以下命令来查看该文件的内容：

cat runs/train/exp/results.txt

或者，如果您使用Windows操作系统，可以使用以下命令：

type runs\train\exp\results.txt

这样，您就可以查看训练完成后的Yolov5s模型的mAP值了。请确保替换命令中的路径为您实际保存`results.txt`文件的路径。

相关问题

sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine s 顯示sudo: ./yolov5: command not found

根据提供的引用内容，可能出现这个错误的原因是没有正确生成engine文件。而在运行命令时出现“command not found”的错误，则可能是因为当前目录不在yolov5项目的根目录下，或者没有正确安装yolov5的依赖项。

为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

1. 确保您已经正确地克隆了yolov5项目，并且当前目录在yolov5项目的根目录下。

2. 确保您已经正确地安装了yolov5的依赖项。您可以在yolov5项目的根目录下运行以下命令来安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 确保您已经正确地生成了engine文件。您可以在yolov5项目的根目录下运行以下命令来生成engine文件：

   python3 -c "from models.experimental import *
   from utils.general import *
   from utils.torch_utils import *
   set_logging()
   model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device)
   img = torch.zeros((1, 3, 640, 640), device=device)
   model(img) # dry run
   with torch.no_grad():
       torch.save(model.engine, 'yolov5s.engine')"

4. 最后，您可以尝试再次运行您的命令：

   sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine s

yolov5 7.0版本如何生成测试集MAP

要生成测试集MAP，您需要执行以下步骤：

1. 下载COCO数据集中的测试集。

2. 安装COCO API和pycocotools：

pip install pycocotools

3. 在yolov5目录下创建一个名为“test”的文件夹，并将COCO测试集移动到该文件夹中。

4. 运行以下命令以生成测试集MAP：

python test.py --data coco.yaml --img-size 640 --batch-size 8 --iou-thres 0.7 --weights yolov5s.pt --task test --device 0

在这个命令中：

- `--data` 指定数据集的配置文件，例如coco.yaml。

- `--img-size` 指定输入图像的大小。

- `--batch-size` 指定批次大小。

- `--iou-thres` 指定IOU阈值。

- `--weights` 指定训练好的权重文件。

- `--task` 指定任务类型，这里是测试。

- `--device` 指定使用的GPU设备编号。

完成测试后，您将得到MAP分数以及其他评估指标。