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yolov8测试集怎么跑

时间: 2025-01-21 21:13:12 浏览: 50

### 如何在测试集上运行 YOLOv8 模型为了在测试集上运行 YOLOv8 模型，需遵循一系列特定的操作流程来确保模型能够正确加载并处理测试数据。以下是详细的说明： #### 准备环境确保已安装必要的依赖项和工具包。通常情况下，YOLOv8 及其相关组件可以通过 Python 虚拟环境中安装 Ultralytics 提供的官方库实现。 ```bash pip install ultralytics ``` #### 加载预训练模型使用 `ultralytics` 库中的 API 来加载预训练好的 YOLOv8 模型。这一步骤对于后续推理过程至关重要。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 使用 nano 版本作为例子 ``` #### 配置测试参数设置好用于评估模型表现的各项超参数配置文件或命令行选项。这些设定会直接影响到最终的结果质量以及计算效率等方面的表现[^2]。 #### 运行预测通过调用 `.predict()` 方法传入待检测图片路径列表即可得到相应的边界框坐标和其他相关信息。如果要批量处理整个测试集，则可以遍历所有图像并将它们依次送入该函数中执行推断操作。 ```python results = model.predict(source='path/to/test/images', save=True, imgsz=640) for r in results: boxes = r.boxes.cpu().numpy() print(boxes) ``` 上述代码片段展示了如何保存结果的同时获取每张图上的目标位置信息，并将其打印出来以便于进一步分析验证。 #### 结果可视化为了让使用者更加直观地理解识别效果，还可以借助 OpenCV 或者 Pillow 等第三方图形库绘制矩形标记覆盖原始照片之上形成带有标注后的版本展示给用户查看确认。

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