首页yolov8val.py

yolov8val.py

时间: 2025-02-15 17:09:57 浏览: 133

### YOLOv8 验证脚本用法对于YOLOv8验证过程中的Python脚本使用方法，可以创建一个名为`yolov8val.py`的文件来执行模型验证操作。该脚本能够加载预训练好的YOLOv8模型并对其进行评估[^1]。下面是一个简单的例子展示如何编写这个Python脚本来完成YOLOv8模型的验证： ```python from ultralytics import YOLO import argparse def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--model', type=str, default='yolov8n.pt', help='Model path') parser.add_argument('--data', type=str, required=True, help='Dataset configuration file path') opt = parser.parse_args() return opt if __name__ == "__main__": opt = parse_opt() # 加载指定路径下的YOLOv8模型 model = YOLO(opt.model) # 使用给定的数据集配置文件对模型进行验证 results = model.val(data=opt.data) print(f"Validation completed! Results:\n{results}") ``` 这段代码首先定义了一个参数解析函数用于接收命令行输入，比如要使用的具体模型以及数据集配置文件的位置。接着，在主程序中调用了这些选项去实例化YOLO类对象，并利用`.val()`方法来进行模型性能测试。为了运行上述脚本，可以在终端里键入如下指令（假设已经安装好了必要的依赖包）: ```bash python yolov8val.py --model yolov8s.pt --data coco.yaml ``` 这将会启动针对COCO数据集上小规模YOLOv8 (yolov8s) 的验证流程[^2]。

阅读全文