YOLOv5验证文件的图片分析
时间: 2025-07-05 14:00:02 浏览: 5
### 使用YOLOv5进行验证集图片分析
在使用YOLOv5对验证集中的图片进行分析时,主要依赖于`val.py`脚本而不是`train.py`。这是因为`train.py`主要用于训练模型并调整参数以优化性能,而`val.py`则用于评估已训练好的模型在未见过的数据上的表现。
为了执行这一过程,通常需要准备几个组件:
- **配置文件**:定义了模型架构、超参数和其他设置。
- **权重文件**:包含了通过训练获得的模型参数。
- **数据集路径**:指定了测试或验证图像的位置以及标签信息(如果有的话)。
具体操作如下所示:
#### 准备环境
确保已经安装好必要的库,并下载了YOLOv5源码仓库。可以按照官方指南完成这些准备工作[^2]。
#### 修改配置文件
编辑项目根目录下的`.yaml`格式配置文件,指定类别名称、训练与验证图片位置等重要细节。这一步骤对于自定义数据集尤为重要。
#### 运行验证命令
利用预训练模型或者自己训练得到的最佳权重来进行推理预测。下面是一个简单的Python命令示例,它调用了`val.py`来处理验证集内的所有图片并将结果保存下来:
```bash
python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data custom_data.yaml --img 640 --conf 0.25 --iou 0.45 --save-txt --project results --name validation_results
```
上述命令中各个选项的意义分别为:
- `--weights`: 指定加载哪个.pth/.pt类型的权重量化文件作为初始状态;
- `--img`: 设置输入网络层大小,默认为640×640像素;
- `--conf`: 置信度阈值,低于此概率的对象框会被过滤掉;
- `--iou`: IOU交并比阈值,在NMS(Non-Maximum Suppression)过程中用来去除冗余边界框;
- `--save-txt`: 将检测到的结果存储成文本形式;
- `--project`: 输出项目的顶级目录名;
- `--name`: 结果子文件夹的名字。
该指令将会读取验证集中每一张照片并通过当前最优版本的YOLOv5模型对其进行分类标注,最终输出带有标记框的新图象连同相应的坐标信息一起存入指定文件夹内。
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