求帮看我yolov5跑出来的结果

Question

跑了101轮，横坐标为啥0.02，我看别的横坐标都是轮次，求问

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你提到在使用 YOLOv5 进行训练时，横坐标显示为 0.02，而你期望的是“轮次（epoch）”，这可能是由于你在查看训练结果时，使用的 可视化工具或日志文件的配置不正确 所致。下面我将详细解释原因，并提供解决方案。

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📌 问题分析

YOLOv5 默认的训练输出中，横坐标通常是“epoch”，即表示训练的轮次。如果你看到的是 0.02，可能有以下几种情况：

1. 你查看的是 mAP 或其他指标的曲线图，但横坐标被设置成了“分数”而非“轮次”。
2. 你使用了 TensorBoard 或其他可视化工具，但没有正确加载训练日志。
3. 你查看的是某个特定指标（如 loss）的值，而不是 epoch 的进度。
4. 你运行的脚本中修改了 log 的格式或变量名。

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✅ 解决方案

1. 确认你查看的是正确的日志文件

• YOLOv5 的训练日志通常保存在 runs/train/exp/ 目录下，其中包含：
  • train.log：训练过程中的日志文件。
  • results.csv：记录每个 epoch 的指标（如 mAP、loss 等）。
  • events.out.tfevents：TensorBoard 使用的日志文件。

建议： 使用 results.csv 文件来查看每个 epoch 的指标，这样可以确保横坐标是“epoch”。

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2. 检查你使用的可视化工具是否正确

• 如果你用的是 TensorBoard，请确认你加载的是正确的日志路径。
• 如果你用的是自定义脚本或绘图工具，请检查代码中是否正确读取了 results.csv 中的 epoch 列。

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3. 检查你是否误用了其他指标

• 有时候你可能会看到类似 mAP@0.5=0.89 的指标，但这是数值，不是 epoch。
• 如果你看到的是 0.02，它可能是一个损失值（如 loss），而不是 epoch。

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4. 修改你的代码（如果需要）

如果你是在自己写代码进行训练并绘制结果，确保你从 results.csv 中读取数据时，横坐标是 epoch 而不是其他列。

示例代码（Python + pandas）：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 results.csv 文件
df = pd.read_csv('runs/train/exp/results.csv')

# 查看前几行
print(df.head())

# 绘制 mAP 和 loss 曲线
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['epoch'], df['metrics/mAP50-95'], label='mAP50-95')
plt.plot(df['epoch'], df['loss/box_loss'], label='Box Loss')
plt.xlabel('Epoch')  # 确保横坐标是 "Epoch"
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.title('Training Metrics')
plt.show()

重点提示： 请确保 results.csv 中确实包含 epoch 列，否则你需要手动添加或调整数据结构。

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🔍 常见错误排查

| 问题描述 | 可能原因 | 解决方法 | |----------|----------|----------| | 横坐标为 0.02 | 误读了损失值 | 确认你查看的是 results.csv 中的 epoch 列 | | 横坐标不是轮次 | 日志文件未正确加载 | 检查 TensorBoard 或绘图代码是否正确读取日志 | | 图表无法显示 | 配置错误或路径错误 | 检查文件路径和日志格式 |

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✅ 总结

• 0.02 是一个数值，可能是 loss 或 mAP 的值，而不是 epoch。
• 确保你从 results.csv 中读取数据，且横坐标为 epoch。
• 如果你使用 TensorBoard，请确保加载了正确的日志路径。

如果你愿意，也可以上传你的 results.csv 文件内容，我可以帮你更具体地分析问题所在。