yolov8訓練時如何通過回調函數獲取map和loss值

您可以使用Ultralytics YOLOv8中的回调函数来获取训练过程中的mAP和loss值。具体来说，您可以使用以下代码来添加回调函数：


from ultralytics.yolo.v8 import *
from ultralytics.yolo.v8.utils.loss import YOLOv8Loss

# 定义回调函数
class LogCallback(Callback):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def on_train_batch_end(self, trainer, pl_module, outputs, batch, batch_idx, dataloader_idx):
        # 获取mAP和loss值
        loss, loss_items = outputs['loss'], outputs['loss_items']
        mAP = outputs['mAP']
        # 打印mAP和loss值
        print(f"mAP: {mAP:.2f}, loss: {loss:.2f}, loss_items: {loss_items}")

# 创建模型
model = Model(cfg='yolov5s.yaml')

# 创建训练器
trainer = DetectionTrainer(model=model, train_cfg='train.yaml', val_cfg='val.yaml', callbacks=[LogCallback()])

# 开始训练
trainer.train()

在上面的代码中，我们定义了一个名为LogCallback的回调函数，并在创建训练器时将其添加到回调列表中。在 on_train_batch_end方法中，我们可以获取训练过程中的mAP和loss值，并将其打印出来。

需要注意的是，要获取mAP值，您需要在训练配置文件中设置val数据集的路径。此外，如果您想要获取更多的训练信息，可以在回调函数中添加相应的代码。

在Ultralytics YOLOv8的训练过程中，outputs字典包含了许多有用的信息，其中包括以下几个关键字：

loss: 训练过程中的总损失值。
loss_items: 训练过程中的各个损失项的值，以字典的形式存储。
mAP: 训练过程中的平均精度值。
lr: 当前的学习率。
step: 当前的训练步数。
epoch: 当前的训练轮数。

yolov8訓練時如何通過回調函數獲取map和loss值

评论