yolov5训练结果知道ap值mAP值怎么得到

在 YOLOv5 训练过程中，可以使用以下指令来得到训练结果中的 AP 值和 mAP 值：

python train.py --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 64 --epochs 300 --device 0,1,2,3 --multi-scale --cache-images --name yolov5s_results --project yolov5_results --exist-ok --evolve

其中，`--data` 指定数据集的配置文件，`--cfg` 指定模型的配置文件，`--weights` 指定预训练模型的权重文件，`--batch-size` 指定每个批次的图像数量，`--epochs` 指定训练的轮数，`--device` 指定训练使用的 GPU 设备编号，`--multi-scale` 表示使用多尺度训练，`--cache-images` 表示将图像缓存到内存中以加快训练速度，`--name` 指定训练结果保存的文件夹名称，`--project` 指定训练结果保存的项目名称，`--exist-ok` 表示如果训练结果文件夹已存在，则不会报错，而是继续训练，`--evolve` 表示进行超参数优化。

在训练完成后，可以使用以下指令来计算 AP 值和 mAP 值：

python val.py --data coco.yaml --weights runs/train/yolov5s_results/weights/best.pt --task val --img-size 640 --iou 0.65 --half --conf 0.001 --project yolov5_results --name yolov5s_results --exist-ok

其中，`--data` 指定数据集的配置文件，`--weights` 指定训练完成后保存的模型权重文件，`--task` 指定需要进行的任务，`--img-size` 指定输入图像的尺寸，`--iou` 指定 IoU 阈值，`--half` 表示使用半精度浮点数计算，`--conf` 指定预测框的置信度阈值，`--project` 指定训练结果保存的项目名称，`--name` 指定训练结果保存的文件夹名称，`--exist-ok` 表示如果结果文件夹已存在，则不会报错，而是覆盖其中的文件。

计算完成后，AP 值和 mAP 值将会在控制台输出。