本文绘制mAP0.5在训练过程中的变化曲线（Python脚本），用以比较不同算法的收敛速度，最终精度等，并且能够在论文中直观的展示改进效果。
以下是比较了三个模型的mAP0.5变化曲线，数据来源是直接读取三个训练完成的result.csv
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体格式
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun'] # 步骤一（替换默认sans-serif字体）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题
# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('results.csv') #替换成训练结果的csv路径
data_2 = pd.read_csv('results (1).csv') #替换成训练结果的csv路径
data_3 = pd.read_csv('results (2).csv') #替换成训练结果的csv路径
# 获取'metrics/mAP_0.5'列的数据
mAP_05_data = data[' metrics/mAP_0.5']
mAP_05_data_2 = data_2[' metrics/mAP_0.5']
mAP_05_data_3 = data_3[' metrics/mAP_0.5']
# 绘制曲线
plt.plot(mAP_05_data, label='Model-1', color='red', linewidth=1)
plt.plot(mAP_05_data_2, label='Model-2', color='green', linewidth=1)
plt.plot(mAP_05_data_3, label='Model-3', color='blue', linewidth=1)
# 添加图例
plt.legend(loc='lower right')
# 添加标题和坐标轴标签
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('mAP_0.5(%)')
plt.title('mAP_0.5变化曲线')
# 网格线
plt.grid(True)
# 保存图像到同目录下
# plt.savefig('mAP_05_curve.png')
plt.show()
绘制结果如下，不同算法做了区分，以更直观的展示：
