yolov5 7.0 训练完后怎么检验

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个实时目标检测框架，7.0版本相比之前的版本有了一些改进。训练完成后，检验模型通常涉及以下几个步骤：

1. 准备测试数据集：你需要一个标注好的测试图片或视频文件集合，用于模型评估。

2. 检测预测：使用`yolov5 detect`命令行工具，传入训练好的模型权重文件（通常是`.weights`格式），以及测试数据集路径。例如：

   python yolov5/detect.py --weights path/to/your/yolov5s.pt --data path/to/test/images --save-txt --img 640 --conf 0.25 --nms 0.45

这里`--weights`指定了模型权重，`--data`指定测试数据集，其他选项如`--img`设置输入图像大小，`--conf`设定置信度阈值，`--nms`设置非极大抑制算法的IoU阈值。

3. 查看结果：检测会生成一个包含预测框、类别和置信度的文本文件和可视化图像。你可以查看这些输出，检查模型是否能准确识别并定位目标物体。

4. 评估指标：常用的目标检测性能指标包括精度（Precision）、召回率（Recall）、F1分数等。可以使用mAP（mean Average Precision）来衡量整体性能，也可以通过混淆矩阵（Confusion Matrix）分析类别间的错误情况。

5. 调整参数优化：如果模型的表现不尽人意，可以尝试调整训练过程中的参数，如学习率、批量大小等，并再次训练，然后重复检测步骤。