from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO(r'C:\Users\asxe\Desktop\NutDec-yolo11\results\bifpn\weights\best.pt') val_results = model.val( data="data/nut.yaml", batch=16, imgsz=320, device="cuda:0", workers=6, single_cls=False, save=True, show=True, project='results/val/', name='bifpn', ) print(val_results.box.map) print(val_results.box.maps)

时间: 2025-06-25 22:04:25 浏览: 11
<think>好的，我现在要分析用户提供的YOLOv8验证代码，并解答相关问题。首先，用户使用了YOLO模型加载了一个训练好的权重文件，然后调用val方法进行验证。我需要理解每个参数的作用，并解释代码的执行流程。首先，代码中导入了YOLO类，然后在主函数里创建了一个模型实例，指定了best.pt的路径。接下来调用model.val方法，传入各种参数，比如数据集配置、批次大小、图像尺寸等。用户还打印了map和maps结果，这可能是指平均精度（mAP）的不同形式。 需要确认每个参数的具体含义，比如data指定了数据集配置文件，batch是批次大小，imgsz是输入图像的尺寸，device设置使用GPU。workers是数据加载的线程数，single_cls是否单类别，save和show控制是否保存和显示结果，project和name决定输出目录的结构。 然后，用户打印了val_results中的box.map和box.maps。根据YOLO的文档，box.map通常是各个类别的平均精度均值，而maps可能是指每个类别的AP值组成的列表或字典。接下来，我需要解释这些参数的作用，并说明代码的执行过程。同时，可能需要注意一些常见问题，例如路径是否正确、CUDA是否可用、数据集配置是否正确等。在相关问题的部分，应该涉及YOLO的验证指标、参数调整、结果保存位置、数据配置内容以及多GPU验证的方法。这些问题都是用户在使用YOLOv8进行模型验证时可能遇到的后续疑问，需要提前预判并列出。</think>这是一个使用YOLOv8进行模型验证的标准代码流程，主要用于评估训练好的目标检测模型性能。以下是逐行代码解释： ```python from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载预训练模型 model = YOLO(r'C:\Users\asxe\Desktop\NutDec-yolo11\results\bifpn\weights\best.pt') # 执行验证流程 val_results = model.val( data="data/nut.yaml", # 数据集配置文件路径 batch=16, # 验证批次大小 imgsz=320, # 输入图像尺寸 device="cuda:0", # 使用GPU设备 workers=6, # 数据加载线程数 single_cls=False, # 是否作为单类别训练 save=True, # 保存验证结果 show=True, # 显示验证结果 project='results/val/', # 结果保存目录 name='bifpn', # 实验名称 ) # 输出评估指标 print(val_results.box.map) # 打印mAP50-95 print(val_results.box.maps) # 打印每个类别的AP值列表 ``` 关键参数说明： 1. `data`：指定包含数据集路径、类别数等信息的YAML文件 2. `imgsz`：需要与训练时使用的图像尺寸一致 3. `device`：支持多GPU格式如 `device=[0,1]` 4. `workers`：根据CPU核心数调整以提高数据加载速度 5. `box.map`：表示mAP50-95（COCO标准评估指标） 6. `box.maps`：包含每个类别的AP值（Average Precision）
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怎么使用yolo的last.pt从上次中断的地方继续进行训练，将其写入train.py：import sys sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries') #coding:utf-8 from ultralytics import YOLO # Use the model if __name__ == '__main__': # Use the model model = YOLO(model=r'/home/aistudio/ultralytics-main/ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml') model.load('yolo11n.pt')#加载预训练权重 results = model.train(data='ultralytics-main/datasets/coco.yaml', batch=32,epochs=30,imgsz=640,workers=16,device=0,) # 训练模型 # 将模型转为onnx格式 # success = model.export(format='onnx') 可以选择是否使用last.pt继续训练

model = YOLO(model=r'/home/aistudio/ultralytics-main/ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml') model.load('yolo11n.pt') # 继续训练（epochs为总训练轮次，无需手动计算剩余轮次） results = model....

from ultralytics import YOLO

ultralytics 是一个用于计算机视觉的Python...from ultralytics import YOLO # 加载 YOLO 模型 model = YOLO() # 对图像进行检测 results = model.detect('path/to/image.jpg') # 打印检测结果 print(results)

# -*- coding: utf-8 -*- import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO(model=r'H:\yolo\new-yolov8\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml') # model.load('yolov8n.pt') # 加载预训练权重,改进或者做对比实验时候不建议打开，因为用预训练模型整体精度没有很明显的提升 model.train(data=r'data.yaml', imgsz=640, epochs=50, batch=4, workers=0, device='', optimizer='SGD', close_mosaic=10, resume=False, project='runs/train', name='exp', single_cls=False, cache=False, )

from ultralytics import YOLO # 导入YOLOv8模型类 $\textcolor{green}{\textsf{2. 模型初始化}}$ python model = YOLO(model=r'H:\...\yolov8.yaml') # 加载自定义模型结构 # model.load('yolov8n.pt') # ...

import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml') # 修改yaml model.load('yolov8n.pt') #加载预训练权重 model.train(data='data.yaml', #数据集yaml文件 imgsz=640, epochs=100, batch=64, workers=8, device=0，1, #没显卡则将0修改为'cpu' optimizer=‘SGD’, amp = False, cache=False, #服务器可设置为True，训练速度变快 )请你修改一下这个代码的错误

from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 定义设备 (确保正确设置 device 参数) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 正确的 device ...

from ultralytics import YOLO ImportError: cannot import name 'YOLO' from 'ultralytics' (D:\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\__init__.py)

from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型实例化对象 results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) 以上代码不仅涵盖了必要条件检测还包含了实际...

from ultralytics import YOLO # 编写测试代码 if __name__ == '__main__': model = YOLO('runs\detect\train8\weights\best.pt') model.predict( "iRRT-13R_Img1_A80_S3_[10][70].png", "RRT-13R_Img1_A80_S3_[10][73].png" , save=True)

from ultralytics import YOLO import cv2 # 1. 加载预训练模型权重 model = YOLO("path/to/best.pt") # 替换为你的权重文件路径[^3] # 2. 读取待检测图像 image_path = "test_image.jpg" image = cv2.imread...

from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # Load a model model = YOLO(r"C:\Users\ZY\Desktop\123456\pytorch_classification\yolo11n.pt") # load a pretrained model (recommended for training) # Train the model results = model.train(data=r"C:\Users\ZY\Desktop\123456\datas\datas.yaml", epochs=100, imgsz=640, batch=8)

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from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO("./model/gam.yaml") model.load(r'yolo11s.pt') train_results = model.train( data="data/nut.yaml", epochs=200, imgsz=320, batch=16, device="cuda:0", single_cls=False, optimizer='SGD', workers=6, project='results/train', name='gam', resume=False, amp=False, close_mosaic=15, )

from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO("./model/gam.yaml") # 从YAML文件创建新模型 model.load(r'yolo11s.pt') # 加载预训练权重 train_results = model.train( data="data/...

import warnings import torch warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': torch.load(r'./xxx', weights_only=False) model = YOLO('D:/yolov8-learn/ultralytics_change/ultralytics/weights/yolov8n-seg.pt') model.predict(source='D:/yolov8-learn/ultralytics_change/ultralytics/assets/bus.jpg', imgsz=640, project='runs/detect', name='exp', save=True, conf=0.8, iou=0.3, ) 修改在这里面

from torch.serialization import add_safe_globals # YOLOv5 核心组件白名单 yolov5_globals = { torch.nn.Sequential, torch.nn.Conv2d, torch.nn.BatchNorm2d, torch.nn.LeakyReLU, torch.nn.Upsample, ...

from ultralytics import YOLO import cv2 if __name__ == '__main__': model = YOLO('E:\\yolo v11\\ultralytics-8.3.22\\runs\\detect\\train2\\weights\\best.pt') print(model.name) model.predict(source=0, show=True) 在我给出的代码上修改

from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载官方/自定义模型[^1] # 自定义参数预测 results = model.predict( source='input.jpg', conf=0.5, # 置信度阈值 iou=0.45, # NMS IoU阈值 ...

# 训练 from ultralytics import YOLO # Load a model import os if __name__ == '__main__': model = YOLO("D:\\ultralytics-main\\ultralytics-main\w\yolo11n.pt") # load a pretrained model (recommended for training) # Train the model with 2 GPUs results = model.train(data="mydata.yaml", epochs=100, imgsz=640, device=0)我想用yolov8作为模型

这需要用户在配置文件中指定model参数为预训练权重的路径，比如model = yolov8n.yaml，同时pretrained = ultralytics/yolov8n.pt。需要检查这些路径是否正确，避免文件找不到的错误。 另外，训练命令的使用也很关键...

from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO(r"C:\Users\asxe\Desktop\NutDec-yolo11\results\train\ema\weights\last.pt") train_results = model.train( resume=True, )

model = YOLO(r"C:\Users\asxe\Desktop\NutDec-yolo11\results\train\ema\weights\last.pt") # 恢复训练配置 train_results = model.train( resume=True, # 从上次保存点继续训练 data=r"path/to/data.yaml",...

import cv2 import pyautogui import numpy as np from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载模型 model = YOLO(r"C:\Users\SuGongDa\PycharmProjects\pythonProject3\runs\detect\train12\weights\best.pt") # 设置屏幕捕获区域 region = (0, 0, 1600, 900) while True: # 捕获屏幕帧 screen = pyautogui.screenshot(region=region) frame = cv2.cvtColor(np.array(screen), cv2.COLOR_RGB2BGR) # YOLO检测 results = model.predict(frame, verbose=False) # 处理检测结果 if results and results: # 确保结果列表不为空 annotated_frame = results.plot() # 访问第一个结果对象 else: annotated_frame = frame.copy() # 无检测结果时显示原始帧 # 显示处理结果 cv2.imshow("Desktop Detection", annotated_frame) if cv2.waitKey(1) == ord("q"): break cv2.destroyAllWindows() 运行上面的代码 报错 报错如下 我应该怎么解决 C:\Users\SuGongDa\.conda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\SuGongDa\PycharmProjects\pythonProject3\ultralytics-main\Demo2.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\SuGongDa\PycharmProjects\pythonProject3\ultralytics-main\Demo2.py", line 23, in <module> annotated_frame = results.plot() # 访问第一个结果对象 AttributeError: 'list' object has no attribute 'plot' 进程已结束，退出代码为 1

from yolov5 import YOLOv5 # 加载模型 model = YOLOv5("yolov5s.pt") # 单张图片推理 img = "path/to/image.jpg" results = model(img) # 直接返回Results对象 results.plot() # 正常调用 # 多张图片推理 images...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\33122\Desktop\毕业设计\毕设\bishe\test.py", line 1, in <module> from ultralytics import YOLO File "C:\Users\33122\Desktop\毕业设计\毕设\bishe\ultralytics\__init__.py", line 1, in <module> from ultralytics.models.yolo.model import YOLO ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics.models'

from ultralytics import YOLO print(YOLO.__version__) # 应该输出类似8.0.0的版本号 # 测试2：验证模型加载 model = YOLO('yolov8n.pt') # 自动下载预训练模型 print(model.info()) --- ### **可能遇到的...

PS E:\ultralytics> yolo predict model=yolov8n.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg Traceback (most recent call last): File "<frozen runpy>", line 198, in _run_module_as_main File "<frozen runpy>", line 88, in _run_code File "E:\新建文件夹 (2)\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 4, in <module> File "E:\ultralytics\ultralytics\__init__.py", line 11, in <module> from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld File "E:\ultralytics\ultralytics\models\__init__.py", line 3, in <module> from .fastsam import FastSAM File "E:\ultralytics\ultralytics\models\fastsam\__init__.py", line 3, in <module> from .model import FastSAM File "E:\ultralytics\ultralytics\models\fastsam\model.py", line 5, in <module> from ultralytics.engine.model import Model File "E:\ultralytics\ultralytics\engine\model.py", line 11, in <module> from ultralytics.cfg import TASK2DATA, get_cfg, get_save_dir File "E:\ultralytics\ultralytics\cfg\__init__.py", line 12, in <module> from ultralytics.utils import ( File "E:\ultralytics\ultralytics\utils\__init__.py", line 52, in <module> TORCH_VERSION = torch.__version__ ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'torch' has no attribute '__version__'

yolo predict model=yolov8n.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg 若成功，会输出检测结果并保存到 runs/detect/predict 目录。 --- ### **3. 常见问题补充** | 问题现象 | 解决方案 | |---------|-------...

from ultralytics import YOLO save_path='' model = YOLO("best.pt") model(save_path,save=True) 根据这个yolov8的代码，帮我写出一段代码，要求能够对车辆图片或者车辆视频或者调用摄像头对车辆进行检测，要求能够检测出车辆的类别以及车辆行驶的实时车速，类别有bike、bus、car、other、trucks，类别名称跟车速显示在窗口上，显示我识别到什么车辆以及车辆的时速是多少

from ultralytics import YOLO # 初始化模型，加载权重 model = YOLO("best.pt") # 车辆类别名称 class_names = ['bike', 'bus', 'car', 'other', 'truck'] # 定义摄像头编号或者视频文件路径，如果需要检测图片...

import os from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 原yolov8s yaml_yolov8s = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml' # SE 注意力机制 yaml_yolov8_SE = 'ultralytics/cfg/models/v8/det_self/yolov8s-attention-SE.yaml' # 替换一下变量名即可 #第一次：yolov8s #model_yaml = yaml_yolov8s #添加注意力机制 model_yaml = yaml_yolov8s # 模型加载 #model = YOLO(model_yaml) #断点继续训练启动model = YOLO(model_yaml) 改为了# 断点继续训练启动 model = YOLO("D://graduation_design//code//code24_yolov8//runs//train//yolov8s3//weights//last.pt") # 中断训练的权重文件中的last.pt results = model.train(resume=True) 如果我想查找模型训练结果，应该在哪个文件下呢 model = YOLO("D://graduation_design//code//code24_yolov8//runs//train//yolov8s3//weights//last.pt") #中断训练的权重文件中的last.pt results = model.train(resume=True) # 数据集路径的yaml文件 data_path = r'config\traindata.yaml' # 以yaml文件的名字进行命名 name = os.path.basename(model_yaml).split('.')[0] # 文档中对参数有详细的说明 model.train(data=data_path, # 数据集 imgsz=640, # 训练图片大小 epochs=200, # 训练的轮次 batch=2, # 训练batch workers=0, # 加载数据线程数 device='0', # 使用显卡 0-1 optimizer='SGD', # 优化器 project='runs/train', # 模型保存路径 name=name, # 模型保存命名 ) 在这段代码中，我为了断点继续训练，将

通常，Ultralytics的YOLO模型在训练时会默认将结果保存在'runs/train'目录下，每个训练会生成一个带有递增数字或自定义名称的子文件夹。 看用户的代码，他们在model.train()中设置了project='runs/train'和name=...

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