通过python脚本构造focal loss曲线；焦点损失函数是重加权的一个典型代表，被广泛应用于目标检测和语义分割。

绘制Loss曲线 b站课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=2 import绘制曲线的库和numpy库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 画图库 设置数据 x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] 定义模型 def forward(x): return x * w 定义Loss函数 def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred

matlab绘制曲线代码VOC代码 它用于绘制和计算 PR 曲线/LOSS 曲线/AP/mAP 并将数据存储为 .mat 以供进一步使用请在您的模型文件夹中克隆存储库 # Make sure to clone with --recursive git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 平均训练损失曲线 这是训练损失曲线的一小部分代码，尤其是在 yolo 中 步骤1 要在训练模型期间重新记录日志，请运行代码 cd $darknet(your model file) script -R log.txt 第2步 完成训练后，请不要忘记通过^c或exit()停止日志用sudo matlab打开你的 matlab 并更改train_log_file （通常不需要更改） 第 3 步 重要的是更改代码[~, string_output] = dos(['cat ', train_log_file, ' | grep "avg," | awk ''{print $3}'''])以便它可以读取您自己的模型

python画loss曲线

1. 首先导入一些python画图的包，读取txt文件，假设我现在有两个模型训练结果的records.txt文件 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pylab as pl from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes data1_loss =np.loadtxt(valid_RCSCA_records.txt) data2_loss = np.loadtxt(valid_SCRCA_records.txt) 2. 我自己的数据

我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch. 2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tensorboardX import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示： 3.安装完成之后，先给大家看一下我的文件夹，如下图： 假设用LeNet5框架识别图像的准确率，LeN

python画yolo目标检测的loss曲线和mAP曲线等

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适合需要绘制loss的同志们

主要介绍了如何通过python画loss曲线的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧