yolov8中best.pt
时间: 2025-03-31 20:09:55 浏览: 120
### YOLOv8 中 `best.pt` 文件的作用与使用方法
#### 1. **`best.pt` 的作用**
在 YOLOv8 的训练过程中,`best.pt` 是指保存的最佳模型权重文件。该文件通常是在整个训练周期中表现最好的模型状态的记录。具体来说,它基于验证数据集上的性能指标来决定哪个 epoch 对应的模型是最优的。
对于目标检测任务,通常是通过计算平均精度(mAP, mean Average Precision)及其变种(如 [email protected] 和 [email protected]:0.95)作为评估标准[^2]。这些指标衡量的是预测框与真实框之间的匹配程度以及分类准确性。当某个 epoch 上的模型达到最高的综合评价得分时,其对应的权重会被保存为 `best.pt`。
#### 2. **`best.pt` 的保存位置**
默认情况下,在运行 YOLOv8 训练脚本后,生成的 `best.pt` 文件会存储于指定的日志目录下。如果未特别设置日志路径,则一般位于项目的 `runs/train/expX/weights/best.pt` 路径中,其中 `expX` 表示实验编号[^1]。例如:
```plaintext
/home/ubuntu210/learn/ultralytics-main/runs/train/exp/weights/best.pt
```
可以通过修改配置参数来自定义保存路径。比如调整 `project` 和 `name` 参数可以改变实验结果所在的根目录和子文件夹名称。
#### 3. **加载并使用 `best.pt` 模型**
要利用已经训练好的 `best.pt` 来执行推理或其他操作,可采用如下方式加载模型:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载 best.pt 模型
model = YOLO('/path/to/runs/train/exp/weights/best.pt')
# 使用模型进行推理
results = model.predict(source='test_images/', save=True)
```
上述代码片段展示了如何从特定路径读取 `best.pt` 并调用 `.predict()` 方法完成测试图片的目标检测工作。
#### 4. **与其他版本的区别**
虽然提到过 YOLOv5 如何依据 fitness 函数确定最佳模型权重,但在 YOLOv8 当前实现里并未公开具体的 fitness 定义细节。不过两者逻辑相似——均依赖验证阶段的表现挑选最优解。
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