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。
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。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-2
allinsert_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-2
allinsert_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
...
- 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()
- 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。
相关推荐

















