yolov5的test.py和val

YOLOv5 模型的 `test.py` 和 `val` 是两个不同的脚本，用于不同的目的。

`test.py` 脚本用于在给定图像上对训练完的模型进行测试和推断。您可以使用上面提供的代码模板作为`test.py`文件，用于加载模型、执行推理并显示或保存结果。

`val` 脚本用于在训练过程中评估模型的性能。它会使用验证集上的图像对模型进行测试，并输出评估指标，如精度、召回率和 mAP（平均精度均值）。以下是使用 `val` 脚本的示例命令：

python val.py --data coco.yaml --weights path/to/weights.pt --batch-size 8

其中，`--data` 选项指定数据集的配置文件（例如 `coco.yaml`），`--weights` 选项指定要加载的模型权重文件的路径，`--batch-size` 选项指定批处理大小。

请确保您已经正确配置了数据集和相关参数，以便在 `val` 脚本中正确评估模型。

希望这解答了您的问题！如果您还有其他疑问，请随时提问。

相关问题

yolov8 test.py

YOLOv8的test.py是用于在已训练好的权重上对测试集进行验证，并打印出一系列指标的脚本。该脚本可以通过调用val.py来实现相同的功能，也可以通过调用utils/metrics.py中的相关函数进行处理。此外，您还可以编写一个名为val_test.py的脚本，其中包含以下内容：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("path/best.pt") # 指定权重地址
results = model.val(data="coco128.yaml") # 使用与训练时相同的参数进行验证

这样，您就可以使用val_test.py脚本来进行YOLOv8模型的测试和验证。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【YOLO系列PR、F1绘图】更改v5、v7、v8（附v8训练、验证方式），实现调用val.py或者test.py后生成pr.csv，...](https://blog.csdn.net/LWD19981223/article/details/130327352)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YoloV8的python启动](https://blog.csdn.net/ljlqwer/article/details/129175087)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

如何将yolov5val.py指标计算部分放置到detect.py中计算test数据指标

要将YOLOv5的val.py指标计算部分放置到detect.py中计算test数据指标，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 打开YOLOv5的detect.py脚本文件，找到`detect`函数。

2. 在`detect`函数中，找到如下代码：

with torch.no_grad():
    for batch_i, (img, _, img_path, _) in enumerate(dataloader):
        ...
        # 进行目标检测操作
        ...

3. 在这段代码的下方，添加如下代码：

        # 计算指标
        box = [x["boxes"].numpy() for x in results.xyxy]
        conf = [x["scores"].numpy() for x in results.xyxy]
        cls = [x["classes"].numpy() for x in results.xyxy]
        pred = [list(zip(b, c, cl)) for b, c, cl in zip(box, conf, cls)]
        output.append({"image_id": ids[i], "prediction": pred})

    if save_json:  # 导出预测结果为json文件
        with open(save_json, "w") as f:
            json.dump(output, f)

    # 计算指标
    with open(opt.data) as f:
        data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)

    # 加载测试集的标注文件
    with open(data_dict["test"]) as f:
        anns = json.load(f)

    # 加载预测结果文件
    with open(save_json) as f:
        preds = json.load(f)

    # 计算指标
    cocoGt = COCO(anns)
    cocoDt = cocoGt.loadRes(preds)
    cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, "bbox")
    cocoEval.evaluate()
    cocoEval.accumulate()
    cocoEval.summarize()

4. 保存并关闭detect.py文件。

现在，当你运行detect.py脚本时，它将在完成目标检测后自动计算测试数据的指标。需要注意的是，你需要将`--save-json`参数设置为一个JSON文件的路径，以便在计算指标时加载预测结果。