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
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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
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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。123
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，...[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-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
3 YoloV8的python启动[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-2allinsert_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：

打开YOLOv5的detect.py脚本文件，找到detect函数。

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
...
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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()
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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。