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。{lamp/}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。