yolov5yolov5训练后results.png中没有val的loss的图像

Question

yolov5训练后results.png中没有val的loss的图像，这是为什么呢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在询问关于YOLOv5模型训练过程中，results.png 图像不显示验证集（validation）损失的情况。results.png 图片通常会展示训练过程中的各种指标，包括训练集（training set）和验证集（validation set）的损失值。

根据提供的信息，图片似乎展示了训练集的损失（如 train/boxloss, train/obj loss, train/cls loss 等），但是没有验证集的损失（如 val/boxloss, val/obj_loss, val/cls_loss）。这可能是因为在训练脚本中，验证损失的相关设置被忽略了，或者是在可视化结果时出现了错误。

要解决这个问题，你需要确保在训练YOLOv5模型时，确实计算了验证集的损失，并且在日志输出中包含了这些信息。检查你的训练脚本，确保包含以下关键部分：

1. 使用正确的数据加载器，它应该同时处理训练集和验证集的数据。
2. 在模型的训练循环中，不仅计算训练集的损失，还计算验证集的损失，并将它们保存到日志文件中。
3. 配置TensorBoard或其他可视化工具来记录验证损失。

如果你正在使用YOLOv5的官方脚本进行训练，那么默认情况下，验证损失应该是会被计算并显示的。然而，为了确保一切正常，你可以检查train.py脚本中与损失计算和日志相关的部分。特别是以下两行代码：

# 记录训练和验证损失
log_file = osp.join(args.save, 'log.txt')
tb_writer = SummaryWriter(log_dir=log_file)

# 训练循环
for epoch in range(start_epoch, args.max_epochs + 1):
    ...
    # 训练一个epoch
    train_one_epoch(model, device, data_loader, optimizer, scheduler, epoch, mixup_fn, tb_writer)
    
    # 验证
    if (epoch+1) % args.val_intervals == 0 or epoch == start_epoch:
        val_loss_dict = evaluate(model, device, val_loader, img_size, tb_writer)

确保evaluate()函数正确地计算了验证损失，并将其添加到TensorBoard的writer中。这个函数通常位于utils/datasets.py文件中。

如果你仍然遇到问题，可以尝试运行官方的示例命令，确保所有的配置都正确无误：

python tools/train.py --data data/coco.yaml --weights yolov5s.pt --img 640 --batch-size 16 --epochs 30 --cache-images --device 0

如果你能提供详细的训练脚本或者更具体的出错信息，我可以提供更精确的帮助。另外，如果你想要看到results.png 图像的变化，记得在训练完成后，使用以下命令生成结果图：

python tools/plot_results.py --log logs/your_experiment_name/log.txt --img 640 --iou-thr 0.5 --conf-thr 0.4

确保替换your_experiment_name为你的实验名称。