Collect experiment outputs — m…

# YOLOv8训练结果汇总CSV方案

重要说明

我无法直接访问您的A100服务器或上周三的训练日志文件，因此不能凭空生成具体数据（避免编造）。以下提供可直接使用的完整流程，您本地执行即可自动完成汇总。

前置确认

• YOLOv8默认训练输出目录为 runs/train/exp*（若用了 project/name 参数则在其下），每个实验目录含 results.csv（含box_loss、cls_loss、dfl_loss、metrics/mAP50、metrics/mAP50-95等列）
• 确认20组实验对应的目录名与时间（可用 ls -lt | grep <上周三日期> 定位）

汇总脚本（Python）

```python

import pandas as pd, glob

records = []

for exp in sorted(glob.glob("runs/train/exp*/results.csv")):

df = pd.read_csv(exp)

df.columns = df.columns.str.strip()

records.append({

"experiment": exp.split("/")[2],

"best_mAP50": df["metrics/mAP50(B)"].max(),

"best_mAP50_95": df["metrics/mAP50-95(B)"].max(),

"final_box_loss": df["box_loss"].iloc[-1],

"final_cls_loss": df["cls_loss"].iloc[-1],

"final_dfl_loss": df["dfl_loss"].iloc[-1],

})

pd.DataFrame(records).to_csv("yolov8_summary.csv", index=False)

```

输出CSV字段说明

• experiment：实验目录名（可改用自定义name）
• best_mAP50 / best_mAP50-95：整个训练过程的最优精度
• final_box/cls/dfl_loss：最后一个epoch的loss（或改为 .min() 取最低值）

常见问题

• 列名带空格：新版Ultralytics会输出带空格的表头，务必 str.strip()
• 若为分段/恢复训练，取 results.csv 最后一份或拼接多份
• 日志是 .txt 而非csv：可用正则从stdout日志提取epoch、mAP、loss字段后再入表

建议后续动作

1. 执行脚本后用 df.sort_values("best_mAP50", ascending=False) 快速找出最优实验

2. 将结果csv与每组实验的 args.yaml 关联，便于追溯超参配置

如需按您的实际目录结构调整脚本，请贴出一组实验的目录结构或日志样例（脱敏即可），我可给出精准适配版本。