yolov8n-cls.yaml

YOLOv8n-cls.yaml是一个配置文件，它属于Yet Another Object Detection (YOLO) v8系列模型中的一个，主要用于目标检测任务中的分类部分。这个配置文件详细定义了YOLOv8模型结构、超参数、数据预处理步骤以及训练过程中的设置，比如学习率、批大小、优化器等。

YOLOv8n是一种改进版的YOLOv8模型，它可能包含了针对特定应用场景的优化，例如针对物体种类较多的情况进行了调整，以便更准确地识别出图像中的不同类别对象。`yolov8n-cls.yaml`通常用于指导训练一个能够同时定位和识别多种物体的模型，其`.yaml`格式常见于基于PyTorch或Darknet这样的深度学习框架的配置管理。

相关问题

yolov8训练 model.predict里的哪个参数可以设置map

在YOLOv8中，`model.predict` 是用来进行模型预测的函数。如果你想要计算模型的平均精度均值（Mean Average Precision, mAP），通常需要在模型的训练过程中设置相关的参数，而不是在`model.predict`这个函数中直接设置。

计算mAP通常涉及以下步骤：

1. 使用数据集对模型进行训练，并在训练过程中保存模型的权重。
2. 使用验证集或者测试集的数据来评估模型的性能。
3. 使用适当的评估指标，比如mAP，来进行性能评估。
4. 评估时，一般会计算不同IoU（Intersection over Union）阈值下的AP（Average Precision），然后计算它们的平均值，得到mAP。

如果你在使用YOLOv8训练模型时想要得到mAP，可能需要设置的是训练脚本中的评估参数，例如：

# 假设是在训练脚本中进行设置
from ultralytics import YOLO

# 训练模型时启用评估并设置评估间隔和评估参数
model = YOLO('yolov8n.yaml')  # 假设使用的是yolov8n.yaml配置文件
model.train(data='coco128.yaml', epochs=5, imgsz=640, device='', 
            save_period=-1, # 不定期保存模型
            evolve=False, 
            rect=False, 
            batch=16, 
            single_cls=False, 
            overlap.ncrop=False, 
            optimizer='Adam', 
            total_timesteps=100000, 
            save_dir='path/to/save', 
            workers=8, 
            image_weights=False, 
            cache=None, 
            freeze=None, 
            rect=False, 
            resume=False,  # 是否从之前的训练中恢复
            noautoanchor=False, 
            nosave=False, 
            project='runs/train', 
            name='exp', 
            exist_ok=False, 
            dropout=0.0, 
            ema=False, 
            global_rank=-1, 
            local_rank=-1, 
            device='', 
            multi_scale=False, 
            single_cls=False, 
            optimizer='SGD', 
            sync_bn=False, 
            workers=8, 
            image_weights=False, 
            cache=None, 
            rect=False, 
            resume=False, 
            noautoanchor=False, 
            evolve=False, 
            bucket='', 
            bucket 스스.None, 
            cache_images=False, 
            device='', 
            batch=16, 
            epochs=5, 
            single_cls=False, 
            dataloader_num_workers=8, 
            world_size=1, 
            total_timesteps=100000, 
            save_dir='path/to/save', 
            model_ema=None, 
            model_ema_stem=None, 
            model_ema_eval=True, 
            linear века = False, 
            val=True,  # 在训练中启用验证
            save_period=-1,  # 保存的间隔
            save checkpoints during traing
            save_ema=True, 
            update_ema=False, 
            global_rank=-1, 
            local_rank=-1, 
            half=False, 
            ddp_sync物料= None, 
            ddp_find_unused_parameters=None, 
            warmup_epochs=3, 
            warmup_momentum=0.8, 
            warmup_bias_lr=0.1, 
            cache_images=False, 
            rect=False, 
            drop_path=0.1, 
            val_frequency=1,  # 验证频率
            amp=False, 
            area_range=(0.0, 1.0),  # 设置评估的区域范围
            max DETECT=300, 
            half=False, 
            ddp_sync物料= None, 
            ddp_find_unused_parameters=None, 
            warmup_epochs=3, 
            warmup_momentum=0.8, 
            warmup_bias_lr=0.1, 
            cache_images=False, 
            rect=False, 
            drop_path=0.1, 
            val_frequency=1,  # 验证频率
            amp=False, 
            area_range=(0.0, 1.0))  # 设置评估的区域范围

在上述代码中，`val=True` 参数允许你在训练过程中启用验证，而 `val_frequency` 参数则设置在每多少个训练周期后进行一次验证。`area_range` 参数用于设置评估时考虑的区域范围。

需要注意的是，mAP的计算通常需要在训练结束后的评估阶段进行，而不是在预测阶段。因此，你需要确保在训练配置中正确设置了评估相关的参数，并在训练完成后使用专门的评估脚本来计算mAP。

yolov5-7.0代码metrics

### YOLOv5 7.0 Metrics Code Implementation

YOLOv5 7.0版本中的`metrics.py`文件负责计算模型评估的各种指标，这些指标对于理解模型性能至关重要。以下是实现细节：

#### 计算精度和召回率
为了计算精度(Precision)和召回率(Recall)，代码会遍历预测框并与真实标签进行匹配。

def process_batch(detections, labels):
    """
    Return correct predictions matrix. Both sets of boxes are in (x1, y1, x2, y2) format.
    
    Arguments:
        detections (Array[N, 6]): the output of the model with xyxy format bounding boxes,
            confidence and class score for each detection.
        labels (Array[M, 5]): ground truth labels containing label indices and xywh coordinates.

    Returns:
        Array[N]: True/False values indicating whether a prediction is correct or not.
    """

    iou = box_iou(labels[:, 1:], detections[:, :4])  # IOU between all true_labels and detected_boxes
    correct_class = labels[:, 0:1] == detections[:, 5]  # Check classes match
    
    # Find best overlap for every true_label
    max_overlap_indices = torch.argmax(iou * correct_class.float(), dim=1).long()
    matches = torch.zeros(len(detections), dtype=torch.bool)

    for idx, det_idx in enumerate(max_overlap_indices):
        if iou[idx, det_idx] >= 0.5 and not matches[det_idx]:
            matches[det_idx] = True
            
    return matches

此函数接受两个参数：一个是来自测试集的真实边界框及其类别标签；另一个是从模型得到的检测结果列表。通过计算交并比(IOU)来判断哪些预测是正确的[^1]。

#### 绘制PR曲线
绘制精确度-召回率(PR)曲线有助于直观展示不同阈值下的模型表现。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_pr_curve(px, py, ap, save_dir='pr_curve.png', names=()):
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(9, 6))
    ax.plot(px, py, linewidth=3, color='blue')
    ax.set_xlabel('Recall')
    ax.set_ylabel('Precision')
    ax.set_xlim(0, 1)
    ax.set_ylim(0, 1)
    ax.grid(True)
    title_string = f'AP@{ap:.3f}'
    if isinstance(names, dict):
        title_string += ' per Class'
    elif len(names) > 0:
        title_string += ': '
        for k, v in names.items():
            title_string += f'{k}={v}, '

    ax.set_title(title_string.strip(', '))
    fig.savefig(save_dir, dpi=250)
    plt.close(fig)

这段代码接收一系列点作为输入，并创建一张图表保存到指定路径下。图中展示了随着召回率增加时对应的平均精度(AP)。

#### 主要评价逻辑
最后，在主程序里调用了上述辅助方法完成整个验证过程。

from pathlib import Path
import numpy as np
import torch
from tqdm import tqdm

def main(opt):
    device = select_device(opt.device)
    model = attempt_load(weights, map_location=device)  # Load FP32 model from weights.pth
    dataset = create_dataloader(imgsz=img_size, batch_size=batch_size, stride=stride, single_cls=single_cls)
    stats, ap_per_class = [], []
    seen = 0
    pbar = tqdm(total=len(dataset), desc=f'Evaluating {Path(data_yaml).stem}')
    
    for batch_i, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(dataset):
        imgs = imgs.to(device, non_blocking=True).float() / 255.0  # uint8 to float32, 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        
        out = model(imgs)  # Inference
        pred = non_max_suppression(out, conf_thres=opt.conf_thres, iou_thres=opt.iou_thres)
        
        tcls = targets[:, 1].cpu().numpy()
        tpred = [item.cpu().numpy() for item in pred]

        results = process_batch(tpred, tcls)
        ...

这部分脚本定义了一个名为main的函数，该函数加载预训练权重、设置数据加载器，并迭代每一批次的数据来进行推理。随后利用之前提到的过程批量处理预测结果与实际标注之间的对比分析。