yolov8怎么test

很抱歉，yolov8并不是一个已知的目标检测模型，可能是您想问的是yolov3或yolov4。对于yolov3或yolov4的测试，您可以按照以下步骤进行：

1. 下载相应的权重文件和配置文件；
2. 安装相应的依赖库，如OpenCV、numpy等；
3. 编写测试脚本，加载模型并进行推理；
4. 对测试结果进行后处理，如NMS等；
5. 可以使用评估工具，如COCO API等，对模型进行评估。

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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。

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。