训练过的yolov3模型怎么看准确率

要评估训练过的yolov3模型的准确率，可以使用mAP（mean Average Precision）指标。mAP是一种用于评估目标检测模型性能的指标，它考虑了模型的精度和召回率，并将它们结合起来计算出一个单一的分数。

在进行评估之前，需要准备一个测试数据集，并且将数据集中的图片和标注文件转换成yolo格式。然后，使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果文件。最后，使用mAP计算工具，如darknet自带的计算工具或者开源的mAP计算工具，计算模型的平均精度。

需要注意的是，mAP不是唯一的评估指标，还有一些其他指标，如Precision、Recall等，也可以用来评估模型的性能。选择合适的指标，需要根据具体的应用场景和需求来进行选择。