yolov8 test指令
时间: 2023-11-10 22:02:59 浏览: 41
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。
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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安装指令
安装YOLOv4的步骤如下:
1. 克隆YOLOv4的代码库:
```
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
```
2. 进入darknet目录:
```
cd darknet
```
3. 编译darknet:
```
make
```
4. 下载预训练权重文件:
```
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights
```
5. 运行YOLOv4:
```
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg
```
以上是YOLOv4的安装和使用指令,你可以根据自己的需求进行相应的配置和调整。如果需要更详细的说明,请告诉我。