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

yolov5s热力图detect

### 使用YOLOv5s模型创建热力图以改进目标检测效果

#### 原始YOLOv5中的热力图生成方法

为了在原始YOLOv5中生成热力图，可以采用Grad-CAM技术。这种方法通过计算特定类别的梯度并将其反向传播到特征图上，从而突出显示输入图像中对该类别贡献最大的区域[^1]。

对于YOLOv5而言，具体实现步骤如下：

- 加载预训练好的YOLOv5s权重文件。
- 定义一个函数来提取最后一层卷积层之前的输出作为特征图。
- 利用PyTorch框架下的`torch.autograd.grad()`函数获取指定分类标签相对于这些特征图的梯度信息。
- 将得到的梯度平均化处理后加权求和至对应的通道维度上形成最终的热力图矩阵。

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2

def preprocess_image(img_path):
    mean=[0.485, 0.456, 0.406]
    std =[0.229, 0.224, 0.225]

    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((640, 640)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=mean,std=std),
    ])
    
    img_pil = Image.open(img_path).convert('RGB')
    img_tensor = transform(img_pil)
    return img_tensor.unsqueeze(0)

class GradCAM(object):

    def __init__(self,model,target_layer_names=["model.24.cv3"]): # YOLOv5最后三层之一
        self.model=model.eval()
        self.feature_maps={}
        self.gradients={}

        def save_data(name):
            def hook(module,input,output):
                if isinstance(output,tuple):
                    output=output[0]
                self.feature_maps[name]=output.detach().cpu()

            return hook
        
        for name,module in model.named_modules():
            if any([target_name==name for target_name in target_layer_names]):
                module.register_forward_hook(save_data(name))
                
    def forward(self,x):
        out=self.model(x)[0].softmax(-1) @ self.model.names
        return out
    
    def backward(self,class_idx=None):
        if class_idx is None:
            top_pred=torch.argmax(self.output,dim=-1)
        else:
            top_pred=class_idx
            
        one_hot=np.zeros((1,self.output.size()[-1]),dtype=np.float32)
        one_hot[0][top_pred.item()]=1.
        
        one_hot=torch.from_numpy(one_hot).requires_grad_(True)
        loss=(one_hot*self.output).sum()
        self.model.zero_grad()
        loss.backward(retain_graph=True)


img_tensor=preprocess_image("path_to_your_image.jpg")

grad_cam=GradCAM(model=yolov5_model)
pred=grad_cam.forward(img_tensor.cuda())
grad_cam.backward(class_idx=pred.max(dim=-1)[-1])

feature_map=list(grad_cam.feature_maps.values())[-1]
heatmap=cv2.applyColorMap(np.uint8(255*cam),cv2.COLORMAP_JET)
superimposed_img=image_rgb*0.6+heatmap*0.4
cv2.imwrite('./result.png', superimposed_img)

此代码片段展示了如何基于给定图片路径加载数据，并利用Grad-CAM算法绘制出相应的热力图[^3]。

#### 修改后的YOLOv5模型下热力图生成方式

当对YOLOv5进行了结构上的调整之后（比如增加了新的模块或者改变了某些超参数），仍然可以通过上述提到的方法来进行热力图的制作。不过需要注意的是，在这种情况下可能需要重新定位想要观察其响应情况的具体网络层次名称以及形状大小等细节特性[^2]。

例如，如果引入了额外的注意力机制或者其他类型的增强组件，则应该相应更新`target_layer_names`列表内的元素以便正确指向新架构内重要的中间表示形式；同时也要确保所选位置能够反映出整个系统的决策过程而不仅仅是局部变化的影响范围。