yolov8 test

要进行yolov8的测试，你可以使用以下命令行输入方式：yolo task=detect mode=test model=models/v8/yolov8n.yaml data=data/coco.yaml batch=8 workers=2 [2]。这个命令会使用预训练的模型进行测试，并将结果保存在指定的目录中[1]。另外，你也可以通过修改default.yaml文件中的参数来进行测试，将mode设置为test，model设置为你训练后的权重文件，split设置为test集合[3]。这两种方法都可以用于yolov8的测试。

相关问题

yolov8 test指令

很抱歉，似乎没有 yolov8 这个版本，可能是您想要问的是 yolov3 或 yolov4。这两个版本的测试指令都比较类似，可以使用以下指令进行测试：

python3 detect.py --weights path/to/weights --img-size 640 --conf-thres 0.5 --source path/to/images

其中，`path/to/weights` 是训练好的权重文件的路径；`--img-size` 是输入图像的尺寸，默认为 640x640；`--conf-thres` 是置信度阈值，低于该阈值的检测结果会被过滤掉；`path/to/images` 是待检测的图像或视频路径。

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%"]
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