yolov8测试集验证

### 使用 YOLOv8 对测试集进行验证

对于YOLOv8，在使用测试集进行验证时，可以通过加载预训练模型并调用`model.val()`方法来完成这一过程[^2]。

具体操作如下：

#### 加载模型
可以加载官方提供的预训练权重或是自定义训练得到的最佳权重文件。这一步通过指定路径给`YOLO`类实现。

from ultralytics import YOLO

# 载入官方发布的预训练模型
model = YOLO('yolov8m.pt')

# 或者载入本地保存的最佳权重文件
model = YOLO('runs/detect/yolov8_640_ep200/weights/best.pt')

#### 执行验证
利用已经准备好的数据集配置信息以及设置参数，仅需指明分割名称为'test'即可启动针对测试集的评估流程。

metrics = model.val(split='test')

此命令执行完毕之后会返回一系列性能指标对象`metrics`，其中包含了不同IoU阈值下的平均精度均值（mAP）。例如：
- `metrics.box.map`: 表示 mAP@[.5:.95]
- `metrics.box.map50`: 即 mAP@.50
- `metrics.box.map75`: 则对应于 mAP@.75
- `metrics.box.maps`: 是各个类别分别对应的 mAP@[.5:.95]

这些统计量能够帮助了解当前模型在未知样本上的泛化能力表现情况。

相关问题

yolov8测试集验证命令

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个实时目标检测算法，其验证命令通常涉及到模型训练过程中的评估阶段。在完成训练后，如果你想在测试集上验证模型的性能，通常会执行推理操作并计算精度指标。对于YOLOv8，这涉及以下几个步骤：

1. 确保你已经下载了预训练的YOLOv8权重文件和相应的数据集，比如ImageNet数据集的标注文件。

2. 使用命令行工具（如bash或Python脚本）运行YOLOv8的推理（inference）命令。在YOLOv8的GitHub仓库中，你可以找到`yolov8.py`这样的脚本，用于处理这类任务。例如：

   python yolov8.py --weights yolov8.weights --data coco.data --source test_data --output out_test.jpg

这里：
- `--weights yolov8.weights`: 指定预训练的权值文件。
- `--data coco.data`: 数据配置文件，包含类别信息、图片路径等。
- `--source test_data`: 测试数据集的路径。
- `--output out_test.jpg`: 输出结果保存的文件名。

3. 验证命令执行后，你会得到预测出的目标框及其置信度，以及与真实标签的比较。常见的评估指标包括mAP (mean Average Precision) 和 IoU (Intersection over Union)。

yolov8训练集验证集测试集怎么划分

YOLOv8是一种目标检测算法，训练集、验证集和测试集的划分对于算法的训练和评估非常重要。通常情况下，我们会将数据集随机地分成三部分，训练集、验证集和测试集。

具体的划分比例因实际情况而异，通常情况下我们会将数据集的70%作为训练集，20%作为验证集，10%作为测试集。其中训练集用来训练模型，验证集用来调整模型参数，测试集用来评估模型的性能。

划分的过程一般可以通过编程实现，例如Python中的sklearn库提供了train_test_split函数可以方便地进行数据集划分。当然，也可以手动将数据集按照上述比例进行划分，但要注意确保三个集合的数据分布相似，避免数据偏差影响模型的效果。