yolov8的训练结果看yolov8的训练结果看测试集还是训练集测试集还是训练集

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个先进的目标检测算法，其训练过程通常涉及两个阶段：训练集和验证集。

1. 训练集（Training Set）：在训练过程中，模型会使用大量的标注图像数据进行学习，通过反向传播优化网络权重，以便模型能够识别和定位图像中的物体。这个阶段的目标是尽可能提高模型的性能，比如准确率、召回率等指标。

2. 验证集（Validation Set）：训练过程中，为了防止过拟合，我们会在每个epoch结束时，在验证集上评估模型的表现。验证集是用来调整超参数、提前停止训练（早停）或进行模型选择的重要工具。它不是用来改变模型结构的，而是检查模型是否能泛化到未见过的数据。

在训练完成后，我们会使用测试集（Test Set）来最终评估模型的性能。测试集在整个流程中不应该被用于训练，因为它代表了独立于训练和验证数据的新数据，可以提供模型真实世界性能的反馈。

因此，当你查看YOLOv8的训练结果时，你会关注训练集和验证集的损失曲线以及各种性能指标的变化，而测试集的结果则是在模型完全训练完毕后，对未知数据的最终评估。