yolov8测试集验证代码
时间: 2025-01-20 16:07:27 浏览: 71
### YOLOv8 测试集验证代码示例
为了执行YOLOv8模型在测试集上的验证,可以按照以下方法操作。这涉及到调整配置文件以及编写必要的Python脚本来加载预训练模型并评估其性能。
#### 修改默认配置文件
对于`ultralytics-main/ultralytics/yolo/cfg/default.yaml`中的参数设置应如下所示:
```yaml
# Val/Test settings ----
val: True # (bool) validate/test during training
split: test # (str) dataset split to use for validation
mode: val
```
此部分配置指定了在训练期间启用验证,并选择了用于验证的数据子集为测试集[^1]。
#### Python 脚本实现测试集验证
下面提供了一个简单的Python脚本例子来展示如何利用官方库来进行YOLOv8的测试集验证过程:
```python
from ultralytics import YOLO
def evaluate_yolov8_on_test_set(model_path, data_config):
"""
使用给定的模型路径和数据配置,在测试集上评估YOLOv8的表现
:param model_path: 训练好的YOLOv8模型权重文件路径
:param data_config: 数据集配置文件路径
"""
# 加载模型
model = YOLO(model_path)
# 开始评估
results = model.val(data=data_config,
conf=0.001, # 置信度阈值
iou=0.65, # IOU阈值
half=True, # 是否使用半精度浮点数加速计算
plots=False,# 不绘制混淆矩阵和其他图表
)
metrics = results.metrics.box.map # 获取mAP指标作为主要评价标准之一
print(f"Model evaluated on the test set with mAP={metrics:.4f}")
if __name__ == "__main__":
MODEL_PATH = "path/to/best.pt"
DATA_CONFIG = "path/to/data.yaml"
evaluate_yolov8_on_test_set(MODEL_PATH, DATA_CONFIG)
```
这段代码展示了怎样通过调用`model.val()`函数完成对指定测试集合的预测与分析工作。注意这里传入了两个重要参数:一个是保存有最佳权重量化的`.pt`文件;另一个是指向描述整个项目结构(包括类别名称、图片位置等信息)的YAML格式文档的位置[^2]。
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