yolov5结果绘图
时间: 2023-10-15 09:05:28 浏览: 84
要绘制YOLOv5的结果,可以使用官方提供的plot.py脚本。该脚本可以读取YOLOv5的输出文件,并将检测结果绘制在图像上。使用方法如下:
1. 下载plot.py脚本:https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/utils/plots.py
2. 运行以下命令:`python plot.py --source path/to/image --txt path/to/predictions.txt`
其中,`path/to/image`是要检测的图像路径,`path/to/predictions.txt`是YOLOv5的输出文件路径。
运行完毕后,会在当前目录下生成一个名为`plot.png`的图像文件,其中标注了检测结果。
相关问题
yolov5保存检测结果
根据引用\[2\]中的信息,yolov5本身自带保存功能,可以将检测结果保存为yolo格式的文件。但是这种格式只包含了目标的类别标签,无法具体判断是什么物体。如果需要保存更详细的检测结果,可以使用`--save-txt`参数来保存结果为文本文件。这样可以读取检测到的标签文本,并获取目标的位置信息、类别信息和置信度。根据引用\[3\]中的描述,yolov5先检测到目标后,将目标的信息传递给一个绘图工具,该工具会在图像上框出检测到的目标,并标注其类别和置信度。因此,保存的检测结果可以包含目标的位置信息、类别信息和置信度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PYTHON+YOLOV5+OPENCV,实现数字仪表自动读数,并将读数结果进行输出显示和保存](https://blog.csdn.net/weixin_43890835/article/details/125929889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv5-6.0保存识别结果到txt文件](https://blog.csdn.net/Tracerqz/article/details/130254725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
yolov7训练结果绘图
您可以使用以下代码来绘制YOLOv7的训练结果:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取训练日志文件
with open('train.log', 'r') as f:
lines = f.readlines()
epochs = []
losses = []
# 解析每个epoch的训练损失
for line in lines:
if 'Epoch:' in line and 'Loss:' in line:
epoch = int(line.split('Epoch: ')[1].split(',')[0])
loss = float(line.split('Loss: ')[1].split(',')[0])
epochs.append(epoch)
losses.append(loss)
# 绘制训练损失曲线
plt.plot(epochs, losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('YOLOv7 Training Loss')
plt.show()
```
请确保将`train.log`替换为您YOLOv7的训练日志文件的路径。运行此代码将会显示训练损失的曲线图。您可以根据需要自定义图表的样式和布局。