yolov8如何跑验证集

在YOLOv8模型中，您可以使用验证设置来在验证数据集上评估模型的性能。这些验证设置包括批量大小、验证频率和用于评估模型性能的指标等超参数和配置。您可以根据您的需求调整这些设置以获得最佳的验证结果。

对于YOLOv8模型，您可以使用以下方法来运行验证集：

1. 如果您已经训练好了模型并想要验证相同图像大小和原始数据集上的模型，您可以使用以下命令：

   yolo val model=yolov8n.pt

或者

   model('yolov8n.pt').val()

这将自动执行验证，并返回模型在验证数据集上的性能指标。

2. 如果您想在COCO128数据集上验证经过训练的YOLOv8n模型的准确性，您可以使用以下代码：

   model = YOLO('yolov8n.yaml')
   model.train(data='coco128.yaml', epochs=5)
   metrics = model.val()

这将训练模型并在训练后执行验证。您可以根据需要调整训练的轮数和数据集。验证指标将自动计算并返回。

3. 如果您希望独立验证模型，您可以使用以下代码：

   model = YOLO("model.pt")
   metrics = model.val()

这将使用已训练的模型执行验证，并返回验证指标。如果您想使用特定的验证数据集，您可以通过设置"data"参数来指定。

总之，通过调整验证设置和使用适当的命令，您可以在YOLOv8模型中轻松地运行验证集并评估模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【目标检测】YOLOV8实战入门（四）模型验证](https://blog.csdn.net/qq_43456016/article/details/130448207)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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