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yolov8调用测试集

时间: 2025-01-23 15:06:07 浏览: 22

加载和使用测试集进行模型评估

为了在YOLOv8中加载并使用测试集来评估模型性能，需遵循特定流程。此过程涉及准备环境、配置文件设置以及编写必要的Python脚本来执行评估。

准备工作

确保已安装所需的库和支持工具，特别是ultralytics包，这是官方支持的用于操作YOLOv8的接口[^1]：

pip install ultralytics

配置数据集路径

创建或编辑配置文件（通常是.yaml格式），定义测试集的位置和其他参数。该文件应指定图像目录、类别名称列表以及其他可能影响评估行为的信息[^2]:

test: ./datasets/traffic_signs/test/images/
nc: 43 # 类别数量, 对于交通标志数据集来说可能是43类
names: ['prohibitory', 'warning', ... ] # 所有类别的名字列表

编写评估脚本

下面是一个简单的Python脚本例子，展示了如何加载预训练模型并对测试集中的图片运行推理，最后计算mAP等指标作为评价标准:

from ultralytics import YOLO

# 载入已经训练完成的YOLOv8模型
model = YOLO('path/to/best.pt')

# 设置要使用的设备 (CPU 或 GPU)
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)

results = model.val(
    data='config.yaml',
    imgsz=640,
    batch=-1,
    save_json=True,
    plots=False
)

print(f'Mean Average Precision @ [IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=100 ] {results.box.map:.3f}')

这段代码首先导入了必需模块，并初始化了一个YOLO实例指向保存的最佳权重文件(best.pt)。接着设置了硬件加速选项(CPU/GPU)，并通过调用val()方法启动验证过程，在这里指定了之前提到的数据集配置文件位置及其他必要参数。最终打印出了平均精度均值(mAP)这一常用的物体检测效果衡量尺度。